Recherche aléatoire

La stratégie de recherche aléatoire consiste à échantillonner des solutions sur l’ensemble de l’espace de recherche en utilisant une distribution de probabilité uniforme. Chaque futur échantillon est indépendant des échantillons qui le précèdent.

La recherche aléatoire a une complexité de temps et de mémoire minimale, car elle ne nécessite qu’une routine de construction de solution candidate et une routine d’évaluation de solution candidate, les deux pouvant être calibrées à l’aide de l’approche.

La performance la plus défavorable pour la recherche aléatoire pour la localisation des optima est pire qu’une énumération du domaine de recherche, étant donné que la recherche aléatoire n’a pas de mémoire et peut effectuer un rééchantillonnage à l’aveugle.

La recherche aléatoire peut renvoyer une approximation raisonnable de la solution optimale dans un délai raisonnable avec une dimensionnalité de problème faible, bien que l’approche ne s’adapte pas correctement à la taille du problème (comme le nombre de dimensions).

Les résultats d’une recherche aléatoire peuvent être utilisés comme base d’une autre technique de recherche, telle qu’une technique de recherche locale (telle que l’algorithme Hill Climbing), qui peut être utilisée pour localiser la meilleure solution au voisinage de la bonne solution candidate.

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