ლოკალური ძიების (Local Search) ალგორითმი C++-ში- ახსნა, მაგალითი და კოდი

ლოკალური ძიების ალგორითმი არის მეთოდი საუკეთესო გადაწყვეტის მოსაძებნად მიმდინარე მდგომარეობის სიახლოვეს. ეს ტექნიკა ხშირად გამოიყენება მიახლოებითი გადაწყვეტილებების გასაუმჯობესებლად ცალკეული კომპონენტების განმეორებითი შეცვლით უკეთესი მდგომარეობების აღმოსაჩენად.

Როგორ მუშაობს

1. ინიციალიზაცია: დაიწყეთ საწყისი მდგომარეობით.
2. მეზობლების გენერირება: გენერირება მეზობელი სახელმწიფოების მიმდინარე მდგომარეობის კომპონენტის შეცვლით.
3. შეფასება: შეაფასეთ მეზობელი სახელმწიფოების ხარისხი ობიექტური ფუნქციის გამოყენებით.
4. აირჩიეთ საუკეთესო მდგომარეობა: აირჩიეთ მეზობელი სახელმწიფო საუკეთესო ობიექტური მნიშვნელობით.
5. გაიმეორეთ: გაიმეორეთ ნაბიჯები 2-დან 4-მდე, სანამ უკეთესი მეზობელი სახელმწიფო ვერ მოიძებნება.

მაგალითი: Fibonacci ფუნქციის ოპტიმიზაცია

განვიხილოთ F(x) = F(x-1) + F(x-2) ფუნქციის ოპტიმიზაციის ამოცანა Fibonacci F(0) = 0, F(1) = 1. ჩვენ გვინდა ვიპოვოთ x-ის მნიშვნელობა, რომლისთვისაც F(x) არის მაქსიმალური. ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ლოკალური ძიების მიდგომა ყოველი ნაბიჯიდან უფრო შორს განმეორებით შესასწავლად.

კოდის მაგალითი C++-ში

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

ამ მაგალითში, ჩვენ ვიყენებთ ლოკალური ძიების მეთოდს ფუნქციის ოპტიმიზაციისთვის Fibonacci. ჩვენ ვიმეორებთ x-ის სხვადასხვა მნიშვნელობებს და ვიანგარიშებთ Fibonacci მნიშვნელობას თითოეულ x-ზე. როდესაც უკეთესი მნიშვნელობა აღმოჩნდება, ჩვენ ვაახლებთ საუკეთესო მნიშვნელობას და მის შესაბამის x-ს.