อัลกอริทึม การค้นหาแบบสุ่ม (Random Search) ใน C ++- คำอธิบาย ตัวอย่าง และโค้ด

อัลกอริทึมการค้นหาแบบสุ่มคือวิธีการค้นหาโดยการสุ่มเลือกชุดโซลูชันจากพื้นที่ค้นหาและตรวจสอบว่าสามารถแก้ปัญหาได้หรือไม่ วิธีการนี้มักใช้เมื่อไม่มีข้อมูลหรือกลยุทธ์เฉพาะเพื่อเป็นแนวทางในการค้นหา

มันทำงานอย่างไร

1. การเริ่มต้น: เริ่มต้นด้วยชุดโซลูชันเริ่มต้นที่สร้างขึ้นแบบสุ่ม
2. การประเมิน: ประเมินคุณภาพของโซลูชันแต่ละรายการตามหน้าที่วัตถุประสงค์หรือเกณฑ์การประเมิน
3. การเลือก: เลือกชุดย่อยของโซลูชันที่ดีที่สุดจากชุดตามความน่าจะเป็นหรือการเลือกแบบสุ่ม
4. การทดสอบ: ทดสอบว่าโซลูชันที่เลือกสามารถแก้ปัญหาได้หรือไม่
5. ทำซ้ำ: ทำซ้ำในขั้นตอนที่ 2 ถึง 4 จนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจหรือถึงจำนวนการทำซ้ำที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ตัวอย่าง: การปรับ Fibonacci ฟังก์ชัน ให้เหมาะสม

พิจารณาปัญหาการหาค่าสูงสุดของ Fibonacci ฟังก์ชัน F(x) = F(x-1) + F(x-2) โดยที่ F(0) = 0, F(1) = 1 เราต้องการหาค่าของ x ซึ่ง F(x) ถูกขยายให้ใหญ่สุด วิธีการสุ่มค้นหาสามารถสุ่มเลือกค่า x คำนวณ Fibonacci ค่าที่ x แต่ละตัว และเลือกค่า x ที่ตรงกับ Fibonacci ค่าสูงสุดที่ได้

ตัวอย่างโค้ดในภาษา C++

#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;  
}  

ในตัวอย่างนี้ เราใช้วิธี Random Search เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ Fibonacci ฟังก์ชัน เราสุ่มเลือกค่า x คำนวณ Fibonacci ค่าที่แต่ละ x จากนั้นเลือกค่า x ที่สอดคล้องกับ Fibonacci ค่าสูงสุดที่เราคำนวณไว้