مفاهیم جستجوهای محلی در هوش مصنوعی دکتر سیامک نوراللهی

مفاهیم جستجوهای محلی در هوش مصنوعی

جستجوهای محلی (Local Search) به الگوریتم‌هایی اطلاق می‌شود که برای حل مسائل به دنبال یافتن راه‌حل بهینه در فضای جستجوی بزرگ، از جمله فضای حالت‌ها یا فضای جهانی استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها به‌طور معمول راه‌حل‌های موقت را برای بهبود و بهینه‌سازی تابع هدف پیدا می‌کنند، اما تضمینی برای یافتن راه‌حل بهینه جهانی ندارند. برخی از مفاهیم مهم جستجوهای محلی عبارتند از:

 

1. **پایداری محلی (Local Optimum)**: موقعیتی در فضای جستجو که هیچ حرکت محلی دیگری نمی‌تواند به تغییر بهبود دهد. این به معنای این است که راه‌حل موقتی که یافته شده، ممکن است بهینه محلی باشد، اما نه بهینه جهانی.

 

2. **حرکت‌های محلی (Local Moves)**: عملیاتی که برای ارتقای یا بهبود راه‌حل موقت انجام می‌دهند، معمولاً تغییرات کوچکی در راه‌حل فعلی ایجاد می‌کنند، مانند تغییر یک ویژگی یا تعدادی از ویژگی‌ها.

 

3. **نحوه ارزیابی (Evaluation Function)**: تابعی که کیفیت یک راه‌حل موقت را سنجیده و ارزیابی می‌کند. این تابع ممکن است بر اساس معیارهای مختلفی مانند کارایی، هزینه، دقت یا سایر معیارها تعریف شود.

 

4. **فضای جستجو (Search Space)**: مجموعه‌ای از همهٔ راه‌حل‌های ممکن برای یک مسئله، که الگوریتم جستجوی محلی در آن فضا به دنبال راه‌حل‌های بهینه می‌گردد.

 

5. **قیدها و محدودیت‌ها (Constraints)**: شرایطی که راه‌حل‌های محتمل باید به آنها تطابق داشته باشند. این محدودیت‌ها ممکن است در فرم تساوی‌ها، نابرابری‌ها یا شروط دیگر تعریف شوند.

 

6. **بیشینه محلی (Local Maximum)**: در برخی موارد، جستجو محلی ممکن است به یک بیشینه محلی (موقعیتی که هیچ جهت محلی دیگری نمی‌تواند بهبود بخشد) برسد که به یافتن راه‌حل بهینه جهانی اجازه نمی‌دهد.

 

جستجوهای محلی به دلیل سادگی و قابلیت پیاده‌سازی، برای مسائلی که فضای جستجوی آنها بسیار بزرگ است، مفید هستند. با این حال، این الگوریتم‌ها نیازمند تنظیمات و پارامترهای دقیق هستند تا به نتایج بهینه در مسائل مختلف دست یابند.

برای تکمیل مفهوم جستجوهای محلی، می‌توان به برخی از الگوریتم‌های معروف این دسته اشاره کرد:

 

7. **آلگوریتم هیل کلیمب**: این الگوریتم به دنبال بهبودهای محلی در یک فضای جستجوی گسسته است و از حرکت‌های محلی مانند تعویض دو جایگاه برای بهبود تابع هدف استفاده می‌کند.

 

8. **آلگوریتم Simulated Annealing**: این الگوریتم الهام گرفته از فرایند آنیل که در فیزیک مواد استفاده می‌شود، به دنبال جستجوی محلی با احتمالی متغیر برای جلوگیری از گیر کردن در بیشینه محلی است.

 

9. **آلگوریتم Tabu Search**: این الگوریتم با استفاده از یادگیری از تجربیات گذشته، به حرکت‌های محلی که به تکرار برمی‌گردند، ممنوعیت می‌دهد و با این کار از گیر کردن در مینیمم‌های محلی جلوگیری می‌کند.

 

10. **الگوریتم Genetic Algorithms (الگوریتم‌های ژنتیک)**: این الگوریتم‌ها با ترکیب و میان‌بردن راه‌حل‌های مختلف، به دنبال یافتن بهینه‌سازی در فضای جستجوی گسترده هستند و از مفهوم انتخاب طبیعی در طبیعت الهام گرفته شده‌اند.

 

این الگوریتم‌ها با استفاده از مفاهیمی مانند حرکت‌های محلی، تابع هدف، و فضای جستجو، به دنبال یافتن راه‌حل‌های بهینه یا نزدیک به بهینه برای مسائل مختلف هستند. هر یک از این الگوریتم‌ها ویژگی‌ها و محدودیت‌های خود را دارند که بسته به نوع مسئله‌ای که با آن‌ها سر و کار دارید، انتخاب مناسبی می‌تواند باشد.