(Local Search) లో స్థానిక శోధన అల్గోరిథం Java

స్థానిక శోధన అల్గోరిథం అనేది ప్రోగ్రామింగ్‌లోని శోధన సాంకేతికత Java, ఇది ప్రస్తుత పరిష్కారానికి సమీపంలో శోధించడం ద్వారా పరిష్కారాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది. మొత్తం పరిష్కార స్థలాన్ని శోధించడానికి బదులుగా, అల్గోరిథం చిన్న "పరిసరాలలో" పరిష్కారాలను కనుగొనడంపై దృష్టి పెడుతుంది.

స్థానిక శోధన అల్గోరిథం ఎలా పనిచేస్తుంది

అల్గోరిథం ప్రారంభ పరిష్కారం నుండి ప్రారంభమవుతుంది మరియు సమీపంలోని సమీపంలో మెరుగైన పరిష్కారాల కోసం శోధించడం ద్వారా దానిని మెరుగుపరచడానికి నిరంతరం ప్రయత్నిస్తుంది. అల్గోరిథం సమీపంలోని పరిష్కారాల ద్వారా పునరావృతమవుతుంది మరియు వాటిలో ఉత్తమమైన పరిష్కారాన్ని ఎంచుకుంటుంది.

స్థానిక శోధన అల్గోరిథం యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు

ప్రయోజనాలు:

• సమర్థత: అల్గోరిథం తరచుగా పెద్ద సమస్య ఉన్న ప్రదేశాలలో మొత్తం స్థలానికి బదులుగా సమీపంలోని రాష్ట్రాల కోసం శోధించడం ద్వారా వేగంగా పని చేస్తుంది.
• ఇంటిగ్రేషన్: శోధన పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ఇతర పద్ధతులతో కలపవచ్చు.

ప్రతికూలతలు:

• లోకల్ ఆప్టిమా: గ్లోబల్ సొల్యూషన్‌ను కనుగొనకుండానే అల్గోరిథం స్థానిక సరైన పాయింట్‌కి కలుస్తుంది.

ఉదాహరణ మరియు వివరణ

స్థానిక శోధన అల్గోరిథం యొక్క నిజ జీవిత ఉదాహరణ ట్రాఫిక్ మార్గాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం. ఈ అల్గోరిథం ఎలా పనిచేస్తుందో చూద్దాం:

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;  
    }  
}  

పై ఉదాహరణలో, మేము సంఖ్యాపరమైన పరిష్కారాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి స్థానిక శోధన అల్గారిథమ్‌ని ఉపయోగిస్తాము. అల్గారిథమ్ స్థిరమైన దశను మార్చడం ద్వారా ప్రస్తుత పరిష్కారానికి సమీపంలో శోధిస్తుంది మరియు కొత్త పరిష్కారం మెరుగ్గా ఉందో లేదో తనిఖీ చేస్తుంది. ఫలితంగా అల్గోరిథం క్రమంగా కాలక్రమేణా మెరుగైన పరిష్కారాన్ని కనుగొంటుంది.