Algoritam lokalnog pretraživanja (Local Search) u Java

Algoritam lokalnog pretraživanja je tehnika pretraživanja u Java programiranju koja se fokusira na optimizaciju rješenja pretraživanjem u blizini trenutnog rješenja. Umjesto pretraživanja cijelog prostora rješenja, algoritam se koncentrira na pronalaženje rješenja u manjem "susjedstvu".

Kako radi algoritam lokalnog pretraživanja

Algoritam polazi od početnog rješenja i kontinuirano ga pokušava poboljšati traženjem boljih rješenja u neposrednoj blizini. Algoritam iterira kroz obližnja rješenja i među njima odabire najbolje rješenje.

Prednosti i nedostaci algoritma lokalnog pretraživanja

Prednosti:

• Učinkovitost: Algoritam često radi brže u većim problemskim prostorima tražeći obližnja stanja umjesto cijelog prostora.
• Integracija: Može se kombinirati s drugim metodama za poboljšanje performansi pretraživanja.

Nedostaci:

• Lokalni optimumi: Algoritam bi mogao konvergirati do lokalne optimalne točke bez pronalaska globalnog rješenja.

Primjer i objašnjenje

Primjer algoritma lokalnog pretraživanja iz stvarnog života je optimizacija prometne rute. Pogledajmo kako ovaj algoritam radi:

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;  
    }  
}  

U gornjem primjeru koristimo algoritam lokalnog pretraživanja za optimizaciju numeričkog rješenja. Algoritam pretražuje u blizini trenutnog rješenja mijenjajući fiksni korak i provjerava je li novo rješenje bolje. Rezultat je da algoritam progresivno pronalazi bolje rješenje tijekom vremena.