Алгоритм случайного поиска (Random Search) в C++ — объяснение, пример и код

Алгоритм случайного поиска — это метод поиска, основанный на случайном выборе набора решений из пространства поиска и проверке, могут ли они решить проблему. Этот подход часто используется, когда нет конкретной информации или стратегии для поиска.

Как это работает

1. Инициализация: начните со случайно сгенерированного набора исходных решений.
2. Оценка: Оцените качество каждого решения на основе целевой функции или критериев оценки.
3. Выбор: выберите подмножество лучших решений из набора на основе вероятностей или случайного выбора.
4. Тестирование: проверьте, способны ли выбранные решения решить проблему.
5. Повторите: повторите шаги со 2 по 4, пока не будет достигнут удовлетворительный результат или не будет достигнуто заданное количество итераций.

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. Метод случайного поиска может случайным образом выбирать значения x, вычислять значение Fibonacci для каждого x и выбирать значение x, соответствующее максимальному Fibonacci полученному значению.

Пример кода на С++

#include <iostream>  
#include <cstdlib>  
#include <ctime>  
  
int fibonacci(int n) {  
    if(n <= 0) return 0;  
    if(n == 1) return 1;  
    return fibonacci(n- 1) + fibonacci(n- 2);  
}  
  
int randomSearchFibonacci(int maxIterations) {  
    int bestX = 0;  
    int bestValue = 0;  
  
    srand(time(0));  
  
    for(int i = 0; i < maxIterations; ++i) {  
        int x = rand() % maxIterations;  
        int value = fibonacci(x);  
        if(value > bestValue) {  
            bestValue = value;  
            bestX = x;  
        }  
    }  
  
    return bestX;  
}  
  
int main() {  
    int maxIterations = 20;  
    int result = randomSearchFibonacci(maxIterations);  
  
    std::cout << "Optimal x for maximum Fibonacci value: " << result << std::endl;  
  
    return 0;  
}  

В этом примере мы используем метод случайного поиска для оптимизации Fibonacci функции. Мы случайным образом выбираем значения x, вычисляем Fibonacci значение для каждого x, а затем выбираем значение x, соответствующее наибольшему Fibonacci рассчитанному нами значению.