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(Random Search) C++ 中的 随机搜索算法- 解释、示例和代码

随机搜索算法是一种基于从搜索空间中随机选择一组解并检查它们是否可以解决问题的搜索方法。 当没有具体信息或策略来指导搜索时，通常会使用这种方法。

怎么运行的

  1. 初始化： 从随机生成的一组初始解决方案开始。
  2. 评估： 根据目标函数或评估标准评估每个解决方案的质量。
  3. 选择： 根据概率或随机选择从集合中选择最佳解决方案的子集。
  4. 测试： 测试所选的解决方案是否能够解决问题。
  5. 重复： 迭代步骤2到4，直到获得满意的结果或达到预定义的迭代次数。

示例：优化 Fibonacci 功能

Fibonacci 考虑函数 F(x) = F(x-1) + F(x-2) 的优化问题，其中 F(0) = 0, F(1) = 1。我们想要找到 x 的值， 其中 F(x) 最大化。 随机搜索方法可以随机选择x的值，计算 Fibonacci 每个x处的值，并选择获得的最高值对应的x值 Fibonacci。

C++ 代码示例 

#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;  
}

在这个例子中，我们使用随机搜索方法来优化函数 Fibonacci。 我们随机选择 x 的值，计算 Fibonacci 每个 x 的值，然后选择与 Fibonacci 我们计算的最高值对应的 x 值。