L'algoritmo di ricerca locale è un metodo per trovare la soluzione migliore in prossimità dello stato attuale. Questa tecnica viene spesso utilizzata per perfezionare soluzioni approssimate modificando in modo iterativo i singoli componenti per scoprire stati migliori.
Come funziona
- Inizializzazione: iniziare con uno stato iniziale.
- Genera vicini: genera stati vicini modificando un componente dello stato corrente.
- Valutazione: valutare la qualità degli stati vicini utilizzando una funzione obiettivo.
- Seleziona lo stato migliore: scegli lo stato confinante con il miglior valore obiettivo.
- Ripeti: ripeti i passaggi da 2 a 4 fino a quando non è possibile trovare uno stato vicino migliore.
Esempio: Ottimizzazione della Fibonacci funzione
Consideriamo il problema di ottimizzazione della Fibonacci funzione F(x) = F(x-1) + F(x-2) con F(0) = 0, F(1) = 1. Vogliamo trovare il valore di x per il quale F(x) è massimizzato. Possiamo utilizzare l'approccio della ricerca locale per esplorare in modo iterativo più lontano da ogni passaggio.
Esempio di codice in C++
In questo esempio, utilizziamo il metodo di ricerca locale per ottimizzare la Fibonacci funzione. Iteriamo attraverso diversi valori di x e calcoliamo il Fibonacci valore in ogni x. Quando viene trovato un valore migliore, aggiorniamo il valore migliore e la corrispondente x.