Algoritmul de căutare locală este o metodă de găsire a celei mai bune soluții în apropierea stării curente. Această tehnică este adesea folosită pentru a rafina soluțiile aproximative prin modificarea iterativă a componentelor individuale pentru a descoperi stări mai bune.
Cum functioneaza
- Inițializare: Începeți cu o stare inițială.
- Generați vecini: generați stări vecine prin schimbarea unei componente a stării curente.
- Evaluare: Evaluați calitatea statelor vecine folosind o funcție obiectiv.
- Selectați cel mai bun stat: alegeți statul vecin cu cea mai bună valoare obiectivă.
- Repetați: repetați pașii de la 2 la 4 până când nu poate fi găsită nicio stare vecină mai bună.
Exemplu: Optimizarea Fibonacci funcției
Se consideră problema de optimizare a Fibonacci funcției F(x) = F(x-1) + F(x-2) cu F(0) = 0, F(1) = 1. Vrem să aflăm valoarea lui x pentru care F(x) este maximizat. Putem folosi abordarea Căutării locale pentru a explora în mod iterativ mai departe de fiecare pas.
Exemplu de cod în C++
#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;
}
În acest exemplu, folosim metoda de căutare locală pentru a optimiza Fibonacci funcția. Repetăm diferite valori ale lui x și calculăm Fibonacci valoarea la fiecare x. Când se găsește o valoare mai bună, actualizăm cea mai bună valoare și x-ul corespunzător.