El algoritmo de búsqueda local es un método para encontrar la mejor solución dentro de una vecindad del estado actual. Esta técnica se usa a menudo para refinar soluciones aproximadas mediante la modificación iterativa de componentes individuales para descubrir mejores estados.
Cómo funciona
- Inicialización: Comience con un estado inicial.
- Generar vecinos: genera estados vecinos cambiando un componente del estado actual.
- Evaluación: Evaluar la calidad de los estados vecinos utilizando una función objetivo.
- Seleccione el mejor estado: elija el estado vecino con el mejor valor objetivo.
- Repetir: iterar a través de los pasos 2 a 4 hasta que no se pueda encontrar un mejor estado vecino.
Ejemplo: optimización de la Fibonacci función
Considere el problema de optimización de la Fibonacci función F(x) = F(x-1) + F(x-2) con F(0) = 0, F(1) = 1. Queremos encontrar el valor de x para el cual F(x) se maximiza. Podemos usar el enfoque de búsqueda local para explorar iterativamente más lejos de cada paso.
Ejemplo de código en C++
En este ejemplo, utilizamos el método de búsqueda local para optimizar la Fibonacci función. Iteramos a través de diferentes valores de x y calculamos el Fibonacci valor en cada x. Cuando se encuentra un mejor valor, actualizamos el mejor valor y su correspondiente x.