સ્થાનિક શોધ અલ્ગોરિધમ એ વર્તમાન સ્થિતિની આસપાસના વિસ્તારમાં શ્રેષ્ઠ ઉકેલ શોધવા માટેની પદ્ધતિ છે. આ ટેકનીકનો ઉપયોગ ઘણીવાર સારી સ્થિતિઓ શોધવા માટે વ્યક્તિગત ઘટકોને પુનરાવર્તિત રીતે સંશોધિત કરીને અંદાજિત ઉકેલોને સુધારવા માટે થાય છે.
તે કેવી રીતે કામ કરે છે
- આરંભ: પ્રારંભિક સ્થિતિથી પ્રારંભ કરો.
- પાડોશીઓ બનાવો: વર્તમાન સ્થિતિના ઘટકને બદલીને પડોશી રાજ્યો બનાવો.
- મૂલ્યાંકન: ઉદ્દેશ્ય કાર્યનો ઉપયોગ કરીને પડોશી રાજ્યોની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરો.
- શ્રેષ્ઠ રાજ્ય પસંદ કરો: શ્રેષ્ઠ ઉદ્દેશ્ય મૂલ્ય સાથે પડોશી રાજ્ય પસંદ કરો.
- પુનરાવર્તન કરો: જ્યાં સુધી કોઈ સારું પડોશી રાજ્ય ન મળે ત્યાં સુધી પગલાં 2 થી 4 દ્વારા પુનરાવર્તન કરો.
ઉદાહરણ: Fibonacci કાર્યને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું
Fibonacci F(0) = 0, F(1) = 1 સાથે F(x) = F(x-1) + F(x-2) ફંક્શનની ઑપ્ટિમાઇઝેશન સમસ્યાને ધ્યાનમાં લો. આપણે x ની કિંમત શોધવા માંગીએ છીએ જેના માટે F(x) મહત્તમ છે. અમે સ્થાનિક શોધ અભિગમનો ઉપયોગ પુનરાવર્તિત રીતે દરેક પગલાથી વધુ દૂર અન્વેષણ કરવા માટે કરી શકીએ છીએ.
C++ માં કોડનું ઉદાહરણ
આ ઉદાહરણમાં, અમે Fibonacci કાર્યને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે સ્થાનિક શોધ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીએ છીએ. અમે x ના વિવિધ મૂલ્યો દ્વારા પુનરાવર્તન કરીએ છીએ અને Fibonacci દરેક x પર મૂલ્યની ગણતરી કરીએ છીએ. જ્યારે વધુ સારું મૂલ્ય મળે, ત્યારે અમે શ્રેષ્ઠ મૂલ્ય અને તેના અનુરૂપ xને અપડેટ કરીએ છીએ.