C++의 로컬 검색 (Local Search) 알고리즘- 설명, 예제 및 코드

지역 검색 알고리즘은 현재 상태 주변에서 최적의 솔루션을 찾는 방법입니다. 이 기술은 더 나은 상태를 발견하기 위해 개별 구성 요소를 반복적으로 수정하여 근사 솔루션을 개선하는 데 자주 사용됩니다.

작동 방식

1. 초기화: 초기 상태로 시작합니다.
2. 이웃 생성: 현재 상태의 구성 요소를 변경하여 이웃 상태를 생성합니다.
3. 평가: 목적 함수를 사용하여 인접 상태의 품질을 평가합니다.
4. 최상의 상태 선택: 목표 값이 가장 좋은 인접 상태를 선택합니다.
5. 반복: 더 나은 이웃 상태를 찾을 수 없을 때까지 2~4단계를 반복합니다.

예: Fibonacci 함수 최적화

Fibonacci F(0) = 0, F(1) = 1인 함수 F(x) = F(x-1) + F(x-2)의 최적화 문제를 고려하십시오. F(x)가 최대화됩니다. 로컬 검색 접근 방식을 사용하여 각 단계에서 더 멀리 반복적으로 탐색할 수 있습니다.

C++의 코드 예제

#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;  
}  

이 예에서는 로컬 검색 방법을 활용하여 Fibonacci 기능을 최적화합니다. x의 다른 값을 반복하고 Fibonacci 각 x의 값을 계산합니다. 더 나은 값이 발견되면 최상의 값과 해당 x를 업데이트합니다.