Algorithme de recherche locale (Local Search) dans Java

L'algorithme de recherche locale est une technique de recherche en Java programmation qui se concentre sur l'optimisation des solutions en recherchant à proximité de la solution actuelle. Au lieu de rechercher l’ensemble de l’espace de solutions, l’algorithme se concentre sur la recherche de solutions dans un « quartier » plus petit.

Comment fonctionne l'algorithme de recherche locale

L'algorithme part d'une solution initiale et essaie continuellement de l'améliorer en recherchant de meilleures solutions dans le voisinage immédiat. L'algorithme parcourt les solutions proches et sélectionne la meilleure solution parmi elles.

Avantages et inconvénients de l'algorithme de recherche locale

Avantages:

• Efficacité : l'algorithme fonctionne souvent plus rapidement dans des espaces problématiques plus vastes en recherchant les états proches au lieu de l'espace entier.
• Intégration : peut être combinée avec d’autres méthodes pour améliorer les performances de recherche.

Désavantages:

• Optima local : l'algorithme peut converger vers un point optimal local sans trouver la solution globale.

Exemple et explication

Un exemple concret de l’algorithme de recherche locale consiste à optimiser un itinéraire de circulation. Voyons comment fonctionne cet algorithme :

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;  
    }  
}  

Dans l'exemple ci-dessus, nous utilisons l'algorithme de recherche locale pour optimiser une solution numérique. L'algorithme recherche à proximité de la solution actuelle en modifiant une étape fixe et vérifie si la nouvelle solution est meilleure. Le résultat est que l’algorithme trouve progressivement une meilleure solution au fil du temps.