Algoritmul de căutare locală (Local Search) în Java

Algoritmul de căutare locală este o tehnică de căutare în Java programare care se concentrează pe optimizarea soluțiilor prin căutarea în apropierea soluției curente. În loc să caute în întregul spațiu de soluții, algoritmul se concentrează pe găsirea de soluții într-un „cartier” mai mic.

Cum funcționează algoritmul de căutare locală

Algoritmul pleacă de la o soluție inițială și încearcă continuu să o îmbunătățească prin căutarea unor soluții mai bune în vecinătatea apropiată. Algoritmul iterează prin soluțiile din apropiere și selectează cea mai bună soluție dintre ele.

Avantajele și dezavantajele algoritmului de căutare locală

Avantaje:

• Eficiență: algoritmul funcționează adesea mai rapid în spații mai mari cu probleme prin căutarea stărilor din apropiere în loc de întregul spațiu.
• Integrare: poate fi combinat cu alte metode pentru a îmbunătăți performanța căutării.

Dezavantaje:

• Optima locală: algoritmul poate converge către un punct optim local fără a găsi soluția globală.

Exemplu și explicație

Un exemplu real al algoritmului de căutare locală este optimizarea unei rute de trafic. Să vedem cum funcționează acest algoritm:

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;  
    }  
}  

În exemplul de mai sus, folosim algoritmul de căutare locală pentru a optimiza o soluție numerică. Algoritmul caută în apropierea soluției curente modificând un pas fix și verifică dacă noua soluție este mai bună. Rezultatul este că algoritmul găsește progresiv o soluție mai bună în timp.