ლოკალური ძიების ალგორითმი არის მნიშვნელოვანი მიდგომა PHP პროგრამირებაში, რომელიც გამოიყენება საუკეთესო გადაწყვეტის მოსაძებნად შეზღუდულ საძიებო სივრცეში. ეს ალგორითმი ჩვეულებრივ გამოიყენება ოპტიმიზაციის პრობლემებში, ოპტიმალური კონფიგურაციის ძიებაში და ოპტიმიზაციის გამოწვევებში.
როგორ მუშაობს ლოკალური ძიების ალგორითმი
ლოკალური ძიების ალგორითმი ფოკუსირებულია არსებული გადაწყვეტის გაუმჯობესებაზე მცირე ნაბიჯებით. იგი მოიცავს შემდეგ ნაბიჯებს:
- საწყისი გადაწყვეტის იდენტიფიცირება: ალგორითმი იწყება პრობლემის საწყისი გადაწყვეტით.
- განსაზღვრეთ სამეზობლო სივრცე: ალგორითმი განსაზღვრავს მიმდინარე ამოხსნის სამეზობლო სივრცეს, რომელიც მოიცავს ამონახსნებს, რომელთა მიღება შესაძლებელია მცირე ცვლილებების შეტანით.
- შეაფასეთ მეზობელი გადაწყვეტილებები: ალგორითმი აფასებს მეზობელი გადაწყვეტილებების ხარისხს მათი მიმდინარე ამონახსნებთან შედარებით.
- უკეთესი გადაწყვეტის არჩევა: თუ მეზობელი ამოხსნა უკეთესია, ვიდრე მიმდინარე ამონახსნები, ალგორითმი ირჩევს მეზობელ ამონახს როგორც მიმდინარე ამონახსნებს. ეს პროცესი მეორდება მანამ, სანამ შემდგომი გაუმჯობესება შეუძლებელია.
ლოკალური ძიების ალგორითმის უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები
უპირატესობები:
- ეფექტურია დიდი საძიებო სივრცეებისთვის: ლოკალური ძიების ალგორითმი ხშირად ეფექტურია უფრო დიდი საძიებო სივრცეებით გლობალურ საძიებო ალგორითმებთან შედარებით.
- განხორციელების სიმარტივე: ეს ალგორითმი ზოგადად მარტივია და შეიძლება მორგებული იყოს კონკრეტული პრობლემებისთვის.
ნაკლოვანებები:
- გლობალური ძიების გარანტიის არარსებობა: ამ ალგორითმმა შეიძლება გამოიწვიოს საუკეთესო ლოკალური გადაწყვეტა, რომელიც არ არის გლობალურად ოპტიმალური გადაწყვეტა.
- ინიციალიზაციის დამოკიდებულება: ალგორითმის შედეგებზე შეიძლება გავლენა იქონიოს საწყის გადაწყვეტაზე.
მაგალითი და ახსნა
განვიხილოთ მარტივი ოპტიმიზაციის პრობლემა: $f(x) = x^2$ ფუნქციის უმცირესი მნიშვნელობის პოვნა -10-დან 10-მდე დიაპაზონში ლოკალური ძიების ალგორითმის გამოყენებით PHP-ში.
function localSearch($function, $initialSolution, $neighborhood, $iterations) {
// Implementation of local search algorithm
// ...
}
$function = function($x) {
return $x * $x;
};
$initialSolution = 5;
$neighborhood = 0.1;
$iterations = 100;
$optimalSolution = localSearch($function, $initialSolution, $neighborhood, $iterations);
echo "Optimal solution: $optimalSolution";
ამ მაგალითში ჩვენ ვიყენებთ ლოკალური ძიების ალგორითმს $f(x) = x^2$ ფუნქციის უმცირესი მნიშვნელობის საპოვნელად -10-დან 10-მდე დიაპაზონში. ალგორითმი ეძებს მეზობელ ამონახსნებს მნიშვნელობაში მცირე ცვლილებების შეტანით. $x$-დან. ყოველი ნაბიჯის შემდეგ, ალგორითმი ირჩევს უკეთეს მეზობელ გადაწყვეტას მიმდინარე გადაწყვეტად. შედეგი არის $x$ მნიშვნელობა, რომელიც უახლოვდება $f(x)$ ფუნქციის მინიმალურ მნიშვნელობას მითითებულ დიაპაზონში.
მიუხედავად იმისა, რომ ეს მაგალითი გვიჩვენებს, თუ როგორ შეუძლია ლოკალური ძიების ალგორითმს მნიშვნელობის ოპტიმიზაცია შეზღუდულ ფარგლებში, ის ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას PHP-ში ოპტიმიზაციის სხვა პრობლემებზე, როგორიცაა მოდელისთვის ოპტიმალური პარამეტრების პოვნა ან სისტემის კონფიგურაციის ოპტიმიზაცია.