Algoritem lokalnega iskanja je metoda za iskanje najboljše rešitve v bližini trenutnega stanja. Ta tehnika se pogosto uporablja za izboljšanje približnih rešitev z iterativnim spreminjanjem posameznih komponent za odkrivanje boljših stanj.
Kako deluje
- Inicializacija: Začnite z začetnim stanjem.
- Generirajte sosede: ustvarite sosednja stanja s spreminjanjem komponente trenutnega stanja.
- Vrednotenje: Ocenite kakovost sosednjih stanj z uporabo objektivne funkcije.
- Izberite najboljše stanje: izberite sosednje stanje z najboljšo ciljno vrednostjo.
- Ponovite: Ponavljajte korake od 2 do 4, dokler ni mogoče najti boljšega sosednjega stanja.
Primer: Optimizacija Fibonacci funkcije
Razmislite o optimizacijskem problemu funkcije Fibonacci F(x) = F(x-1) + F(x-2) s F(0) = 0, F(1) = 1. Želimo najti vrednost x, za katero F(x) je maksimiziran. Uporabimo lahko pristop lokalnega iskanja, da iterativno raziščemo dlje od vsakega koraka.
Primer kode v C++
V tem primeru uporabljamo metodo lokalnega iskanja za optimizacijo funkcije Fibonacci. Ponavljamo različne vrednosti x in izračunamo Fibonacci vrednost pri vsakem x. Ko najdemo boljšo vrednost, posodobimo najboljšo vrednost in njen ustrezni x.