Алгоритм локального поиска — это метод поиска наилучшего решения в окрестности текущего состояния. Этот метод часто используется для уточнения приближенных решений путем итеративного изменения отдельных компонентов для обнаружения лучших состояний.
Как это работает
- Инициализация: Начните с начального состояния.
- Генерировать соседей: Генерировать соседние состояния, изменяя компонент текущего состояния.
- Оценка: Оцените качество соседних состояний, используя целевую функцию.
- Выберите лучший штат: выберите соседний штат с лучшим целевым значением.
- Повторите: повторите шаги со 2 по 4, пока не будет найдено лучшее соседнее состояние.
Пример: оптимизация Fibonacci функции
Рассмотрим задачу оптимизации функции Fibonacci F(x) = F(x-1) + F(x-2) с F(0) = 0, F(1) = 1. Мы хотим найти значение x, для которого F(x) максимизируется. Мы можем использовать подход локального поиска, чтобы итеративно исследовать все дальше от каждого шага.
Пример кода на С++
В этом примере мы используем метод локального поиска для оптимизации функции Fibonacci. Мы перебираем различные значения x и вычисляем Fibonacci значение для каждого x. Когда найдено лучшее значение, мы обновляем лучшее значение и соответствующий ему x.