ਸਥਾਨਕ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ Java ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖੋਜ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਹੱਲ ਦੇ ਨੇੜੇ-ਤੇੜੇ ਖੋਜ ਕਰਕੇ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਸਮੁੱਚੀ ਹੱਲ ਸਪੇਸ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਛੋਟੇ "ਗੁਆਂਢ" ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਲੱਭਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਥਾਨਕ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੱਲ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨੇੜਲੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਕੇ ਲਗਾਤਾਰ ਇਸਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੇੜਲੇ ਹੱਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਚੁਣਦਾ ਹੈ।
ਸਥਾਨਕ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ
ਲਾਭ:
- ਕੁਸ਼ਲਤਾ: ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਕਸਰ ਸਮੁੱਚੀ ਸਪੇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨੇੜਲੇ ਰਾਜਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਕੇ ਵੱਡੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਾਲੇ ਸਥਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਏਕੀਕਰਣ: ਖੋਜ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ:
- ਲੋਕਲ ਓਪਟਿਮਾ: ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗਲੋਬਲ ਹੱਲ ਲੱਭੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਅਨੁਕੂਲ ਬਿੰਦੂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ
ਸਥਾਨਕ ਖੋਜ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਇੱਕ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਉਦਾਹਰਨ ਇੱਕ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਰੂਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ. ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
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;
}
}
ਉਪਰੋਕਤ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਹੱਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਦਮ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਮੌਜੂਦਾ ਹੱਲ ਦੇ ਨੇੜੇ-ਤੇੜੇ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਵਾਂ ਹੱਲ ਬਿਹਤਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਹੱਲ ਲੱਭਦਾ ਹੈ।