Algorytm wyszukiwania lokalnego (Local Search) w Java

Algorytm wyszukiwania lokalnego to technika wyszukiwania w Java programowaniu, która koncentruje się na optymalizacji rozwiązań poprzez wyszukiwanie w pobliżu bieżącego rozwiązania. Zamiast przeszukiwać całą przestrzeń rozwiązań, algorytm koncentruje się na znalezieniu rozwiązań w mniejszym „otoczeniu”.

Jak działa algorytm wyszukiwania lokalnego

Algorytm zaczyna od rozwiązania początkowego i stale stara się je udoskonalać, szukając lepszych rozwiązań w najbliższej okolicy. Algorytm iteruje po sąsiednich rozwiązaniach i wybiera spośród nich najlepsze rozwiązanie.

Zalety i wady algorytmu wyszukiwania lokalnego

Zalety:

• Wydajność: Algorytm często działa szybciej w większych przestrzeniach problemowych, wyszukując pobliskie stany zamiast całej przestrzeni.
• Integracja: Można ją łączyć z innymi metodami w celu zwiększenia wydajności wyszukiwania.

Niedogodności:

• Lokalne Optima: Algorytm może zbiegać się do lokalnego punktu optymalnego bez znalezienia rozwiązania globalnego.

Przykład i wyjaśnienie

Prawdziwym przykładem algorytmu wyszukiwania lokalnego jest optymalizacja trasy ruchu. Zobaczmy jak działa ten algorytm:

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;  
    }  
}  

W powyższym przykładzie używamy algorytmu wyszukiwania lokalnego w celu optymalizacji rozwiązania numerycznego. Algorytm przeszukuje okolice aktualnego rozwiązania poprzez zmianę ustalonego kroku i sprawdza, czy nowe rozwiązanie jest lepsze. W rezultacie algorytm stopniowo i z biegiem czasu znajduje lepsze rozwiązanie.