Algoritmo di ricerca casuale (Random Search) in C++- Spiegazione, esempio e codice

L'algoritmo di ricerca casuale è un metodo di ricerca basato sulla selezione casuale di un insieme di soluzioni dallo spazio di ricerca e sul controllo della loro capacità di risolvere il problema. Questo approccio viene spesso utilizzato quando non ci sono informazioni o strategie specifiche per guidare la ricerca.

Come funziona

1. Inizializzazione: inizia con un set di soluzioni iniziali generato casualmente.
2. Valutazione: valutare la qualità di ciascuna soluzione in base alla funzione obiettivo o ai criteri di valutazione.
3. Selezione: selezionare un sottoinsieme delle migliori soluzioni dall'insieme in base alle probabilità o alla selezione casuale.
4. Test: prova se le soluzioni selezionate sono in grado di risolvere il problema.
5. Ripeti: ripeti i passaggi da 2 a 4 finché non viene raggiunto un risultato soddisfacente o viene raggiunto un numero predefinito di iterazioni.

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. Il metodo di ricerca casuale può selezionare casualmente i valori di x, calcolare il Fibonacci valore in ogni x e scegliere il valore di x corrispondente al Fibonacci valore più alto ottenuto.

Esempio di codice in C++

#include <iostream>  
#include <cstdlib>  
#include <ctime>  
  
int fibonacci(int n) {  
    if(n <= 0) return 0;  
    if(n == 1) return 1;  
    return fibonacci(n- 1) + fibonacci(n- 2);  
}  
  
int randomSearchFibonacci(int maxIterations) {  
    int bestX = 0;  
    int bestValue = 0;  
  
    srand(time(0));  
  
    for(int i = 0; i < maxIterations; ++i) {  
        int x = rand() % maxIterations;  
        int value = fibonacci(x);  
        if(value > bestValue) {  
            bestValue = value;  
            bestX = x;  
        }  
    }  
  
    return bestX;  
}  
  
int main() {  
    int maxIterations = 20;  
    int result = randomSearchFibonacci(maxIterations);  
  
    std::cout << "Optimal x for maximum Fibonacci value: " << result << std::endl;  
  
    return 0;  
}  

In questo esempio, utilizziamo il metodo di ricerca casuale per ottimizzare la Fibonacci funzione. Selezioniamo casualmente i valori di x, calcoliamo il Fibonacci valore in ogni x, quindi scegliamo il valore di x corrispondente al Fibonacci valore più alto che abbiamo calcolato.