Algoritmo di ricerca locale (Local Search) in Java

L'algoritmo di ricerca locale è una tecnica di ricerca nella Java programmazione che si concentra sull'ottimizzazione delle soluzioni cercando nelle vicinanze della soluzione corrente. Invece di cercare nell'intero spazio delle soluzioni, l'algoritmo si concentra sulla ricerca di soluzioni in un "quartiere" più piccolo.

Come funziona l'algoritmo di ricerca locale

L'algoritmo parte da una soluzione iniziale e cerca continuamente di migliorarla ricercando soluzioni migliori nelle vicinanze. L'algoritmo esegue l'iterazione delle soluzioni vicine e seleziona la soluzione migliore tra di esse.

Vantaggi e svantaggi dell'algoritmo di ricerca locale

Vantaggi:

• Efficienza: l'algoritmo spesso opera più velocemente in spazi problematici più ampi cercando gli stati vicini anziché l'intero spazio.
• Integrazione: può essere combinato con altri metodi per migliorare le prestazioni di ricerca.

Svantaggi:

• Ottima locale: l'algoritmo potrebbe convergere verso un punto ottimo locale senza trovare la soluzione globale.

Esempio e spiegazione

Un esempio reale dell’algoritmo di ricerca locale è l’ottimizzazione di un percorso di traffico. Vediamo come funziona questo algoritmo:

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;  
    }  
}  

Nell'esempio sopra, utilizziamo l'algoritmo di ricerca locale per ottimizzare una soluzione numerica. L'algoritmo ricerca nelle vicinanze della soluzione corrente modificando un passaggio fisso e verifica se la nuova soluzione è migliore. Il risultato è che l’algoritmo trova progressivamente una soluzione migliore nel tempo.