(Local Search) মধ্যে স্থানীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদম Java

স্থানীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদম হল Java প্রোগ্রামিংয়ের একটি অনুসন্ধান কৌশল যা বর্তমান সমাধানের আশেপাশে অনুসন্ধান করে সমাধানগুলিকে অপ্টিমাইজ করার উপর ফোকাস করে। সম্পূর্ণ সমাধান স্থান অনুসন্ধান করার পরিবর্তে, অ্যালগরিদম একটি ছোট "প্রতিবেশী" মধ্যে সমাধান খোঁজার দিকে মনোনিবেশ করে।

কিভাবে স্থানীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদম কাজ করে

অ্যালগরিদম একটি প্রাথমিক সমাধান থেকে শুরু হয় এবং ক্রমাগত কাছাকাছি আশেপাশে আরও ভাল সমাধান অনুসন্ধান করে এটিকে উন্নত করার চেষ্টা করে৷ অ্যালগরিদম কাছাকাছি সমাধানগুলির মাধ্যমে পুনরাবৃত্তি করে এবং তাদের মধ্যে সেরা সমাধান নির্বাচন করে৷

স্থানীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদমের সুবিধা এবং অসুবিধা

সুবিধাদি:

• দক্ষতা: অ্যালগরিদম প্রায়শই পুরো স্থানের পরিবর্তে কাছাকাছি রাজ্যগুলি অনুসন্ধান করে বৃহত্তর সমস্যাযুক্ত স্থানগুলিতে দ্রুত কাজ করে।
• ইন্টিগ্রেশন: অনুসন্ধান কর্মক্ষমতা উন্নত করতে অন্যান্য পদ্ধতির সাথে একত্রিত করা যেতে পারে।

অসুবিধা:

• স্থানীয় অপটিমা: অ্যালগরিদম বিশ্বব্যাপী সমাধান না খুঁজে একটি স্থানীয় সর্বোত্তম পয়েন্টে একত্রিত হতে পারে।

উদাহরণ এবং ব্যাখ্যা

স্থানীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদমের একটি বাস্তব জীবনের উদাহরণ হল একটি ট্রাফিক রুট অপ্টিমাইজ করা। আসুন দেখি কিভাবে এই অ্যালগরিদম কাজ করে:

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;  
    }  
}  

উপরের উদাহরণে, আমরা একটি সংখ্যাসূচক সমাধান অপ্টিমাইজ করতে স্থানীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদম ব্যবহার করি। অ্যালগরিদম একটি স্থির পদক্ষেপ পরিবর্তন করে বর্তমান সমাধানের আশেপাশে অনুসন্ধান করে এবং নতুন সমাধানটি আরও ভাল কিনা তা পরীক্ষা করে। ফলাফল হল যে অ্যালগরিদম ধীরে ধীরে সময়ের সাথে আরও ভাল সমাধান খুঁজে পায়।