خوارزمية البحث المحلي هي تقنية بحث في Java البرمجة تركز على تحسين الحلول من خلال البحث في محيط الحل الحالي. بدلاً من البحث في مساحة الحل بأكملها، تركز الخوارزمية على إيجاد الحلول في "حي" أصغر.
كيف تعمل خوارزمية البحث المحلي
تبدأ الخوارزمية من حل أولي وتحاول باستمرار تحسينه من خلال البحث عن حلول أفضل في المنطقة المجاورة. تتكرر الخوارزمية من خلال الحلول القريبة وتختار الحل الأفضل من بينها.
مزايا وعيوب خوارزمية البحث المحلي
مزايا:
- الكفاءة: غالبًا ما تعمل الخوارزمية بشكل أسرع في مساحات المشكلات الأكبر من خلال البحث عن الحالات القريبة بدلاً من المساحة بأكملها.
- التكامل: يمكن دمجه مع طرق أخرى لتحسين أداء البحث.
سلبيات:
- الأمثلية المحلية: قد تتقارب الخوارزمية إلى نقطة محلية مثالية دون إيجاد الحل الشامل.
المثال والشرح
أحد الأمثلة الواقعية لخوارزمية البحث المحلي هو تحسين مسار حركة المرور. دعونا نرى كيف تعمل هذه الخوارزمية:
import java.util.*;
public class LocalSearchExample {
static double evaluateSolution(double[] solution) {
// Function to evaluate the quality of a solution
// Lower value indicates a better solution
return 1.0 /(1.0 + solution[0] + solution[1]);
}
static double[] localSearch(double[] initialSolution, double stepSize, int maxIterations) {
double[] currentSolution = Arrays.copyOf(initialSolution, initialSolution.length);
double currentEvaluation = evaluateSolution(currentSolution);
for(int i = 0; i < maxIterations; i++) {
double[] nextSolution = Arrays.copyOf(currentSolution, currentSolution.length);
nextSolution[0] += stepSize;
double nextEvaluation = evaluateSolution(nextSolution);
if(nextEvaluation < currentEvaluation) {
currentSolution = nextSolution;
currentEvaluation = nextEvaluation;
} else {
stepSize /= 2;
}
}
return currentSolution;
}
}
في المثال أعلاه، نستخدم خوارزمية البحث المحلي لتحسين الحل الرقمي. تبحث الخوارزمية في المنطقة المجاورة للحل الحالي عن طريق تغيير خطوة ثابتة وتتحقق مما إذا كان الحل الجديد أفضل. والنتيجة هي أن الخوارزمية تجد حلاً أفضل تدريجيًا بمرور الوقت.