C++의 임의 검색 (Random Search) 알고리즘- 설명, 예제 및 코드

임의 검색 알고리즘은 검색 공간에서 솔루션 집합을 무작위로 선택하고 문제를 해결할 수 있는지 확인하는 검색 방법입니다. 이 접근 방식은 검색을 안내할 특정 정보나 전략이 없을 때 자주 사용됩니다.

작동 방식

1. 초기화: 임의로 생성된 초기 솔루션 세트로 시작합니다.
2. 평가: 목적 함수 또는 평가 기준에 따라 각 솔루션의 품질을 평가합니다.
3. 선택: 확률 또는 무작위 선택을 기반으로 집합에서 최상의 솔루션의 하위 집합을 선택합니다.
4. 테스트: 선택한 솔루션이 문제를 해결할 수 있는지 테스트합니다.
5. 반복: 만족스러운 결과를 얻거나 미리 정의된 반복 횟수에 도달할 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. 무작위 검색 방법은 임의로 x의 값을 선택하고 Fibonacci 각 x의 값을 계산하고 얻은 가장 높은 값에 해당하는 x의 값을 선택할 수 있습니다 Fibonacci.

C++의 코드 예제

#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;  
}  

이 예에서는 임의 검색 방법을 사용하여 Fibonacci 기능을 최적화합니다. 임의로 x 값을 선택하고 Fibonacci 각 x의 값을 계산한 다음 Fibonacci 계산한 가장 높은 값에 해당하는 x 값을 선택합니다.