Algoritmus místního vyhledávání (Local Search) v Java

Algoritmus místního vyhledávání je vyhledávací technika v Java programování, která se zaměřuje na optimalizaci řešení vyhledáváním v blízkosti aktuálního řešení. Místo prohledávání celého prostoru řešení se algoritmus soustředí na hledání řešení v menším „sousedství“.

Jak funguje algoritmus místního vyhledávání

Algoritmus začíná od počátečního řešení a neustále se ho snaží vylepšovat hledáním lepších řešení v blízkém okolí. Algoritmus prochází blízkými řešeními a vybírá z nich nejlepší řešení.

Výhody a nevýhody algoritmu místního vyhledávání

výhody:

• Efektivita: Algoritmus často pracuje rychleji ve větších problémových prostorech tím, že hledá blízké stavy namísto celého prostoru.
• Integrace: Lze kombinovat s jinými metodami pro zvýšení výkonu vyhledávání.

Nevýhody:

• Local Optima: Algoritmus může konvergovat k lokálnímu optimálnímu bodu, aniž by našel globální řešení.

Příklad a vysvětlení

Skutečným příkladem algoritmu místního vyhledávání je optimalizace dopravní trasy. Podívejme se, jak tento algoritmus funguje:

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;  
    }  
}  

Ve výše uvedeném příkladu používáme algoritmus místního vyhledávání k optimalizaci numerického řešení. Algoritmus vyhledává v blízkosti aktuálního řešení změnou pevného kroku a kontroluje, zda je nové řešení lepší. Výsledkem je, že algoritmus postupně najde lepší řešení v průběhu času.