Algoritma Pencarian Lokal (Local Search) di Java

Algoritma Pencarian Lokal adalah teknik pencarian dalam Java pemrograman yang berfokus pada optimalisasi solusi dengan mencari di sekitar solusi saat ini. Alih-alih mencari seluruh ruang solusi, algoritme berkonsentrasi pada menemukan solusi di “lingkungan” yang lebih kecil.

Cara Kerja Algoritma Pencarian Lokal

Algoritme ini dimulai dari solusi awal dan terus berupaya memperbaikinya dengan mencari solusi yang lebih baik di sekitar. Algoritme melakukan iterasi melalui solusi terdekat dan memilih solusi terbaik di antara solusi tersebut.

Kelebihan dan Kekurangan Algoritma Pencarian Lokal

Keuntungan:

• Efisiensi: Algoritme sering kali beroperasi lebih cepat di ruang masalah yang lebih besar dengan mencari keadaan terdekat, bukan seluruh ruang.
• Integrasi: Dapat dikombinasikan dengan metode lain untuk meningkatkan kinerja pencarian.

Kekurangan:

• Optima Lokal: Algoritme mungkin menyatu ke titik optimal lokal tanpa menemukan solusi global.

Contoh dan Penjelasan

Contoh nyata dari Algoritma Pencarian Lokal adalah mengoptimalkan rute lalu lintas. Mari kita lihat cara kerja algoritma ini:

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;  
    }  
}  

Dalam contoh di atas, kami menggunakan Algoritma Pencarian Lokal untuk mengoptimalkan solusi numerik. Algoritme mencari di sekitar solusi saat ini dengan mengubah langkah tetap dan memeriksa apakah solusi baru lebih baik. Hasilnya adalah algoritma tersebut secara progresif menemukan solusi yang lebih baik dari waktu ke waktu.