ლოკალური ძიების (Local Search) ალგორითმი Java

ლოკალური ძიების ალგორითმი არის პროგრამირების საძიებო ტექნიკა Java, რომელიც ფოკუსირებულია გადაწყვეტილებების ოპტიმიზაციაზე მიმდინარე გადაწყვეტილებების მიმდებარე ტერიტორიაზე ძიებით. გადაწყვეტის მთელი სივრცის ძიების ნაცვლად, ალგორითმი კონცენტრირებულია გადაწყვეტილებების პოვნაზე პატარა „მეზობლოში“.

როგორ მუშაობს ლოკალური ძიების ალგორითმი

ალგორითმი იწყება საწყისი გადაწყვეტიდან და გამუდმებით ცდილობს მის გაუმჯობესებას ახლომდებარე სიახლოვეს უკეთესი გადაწყვეტილებების ძიებით. ალგორითმი იმეორებს ახლომდებარე გადაწყვეტილებებს და ირჩევს მათ შორის საუკეთესო გადაწყვეტილებებს.

ლოკალური ძიების ალგორითმის უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები

უპირატესობები:

• ეფექტურობა: ალგორითმი ხშირად უფრო სწრაფად მუშაობს უფრო დიდ პრობლემურ სივრცეებში, მთელი სივრცის ნაცვლად ახლომდებარე მდგომარეობების მოძიებით.
• ინტეგრაცია: შეიძლება გაერთიანდეს სხვა მეთოდებთან ძიების მუშაობის გასაუმჯობესებლად.

ნაკლოვანებები:

• ლოკალური ოპტიმა: ალგორითმი შესაძლოა გადავიდეს ლოკალურ ოპტიმალურ წერტილში გლობალური ამოხსნის პოვნის გარეშე.

მაგალითი და ახსნა

ლოკალური ძიების ალგორითმის რეალური მაგალითია მოძრაობის მარშრუტის ოპტიმიზაცია. ვნახოთ, როგორ მუშაობს ეს ალგორითმი:

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;  
    }  
}  

ზემოთ მოყვანილ მაგალითში, ჩვენ ვიყენებთ ლოკალური ძიების ალგორითმს რიცხვითი ამოხსნის ოპტიმიზაციისთვის. ალგორითმი ეძებს მიმდინარე ამოხსნის სიახლოვეს ფიქსირებული ნაბიჯის შეცვლით და ამოწმებს არის თუ არა ახალი გამოსავალი უკეთესი. შედეგი არის ის, რომ ალგორითმი თანდათან პოულობს უკეთეს გამოსავალს დროთა განმავლობაში.