C++-এ ক্লাউড সার্চ (Cloud Search) অ্যালগরিদম- ব্যাখ্যা, উদাহরণ এবং কোড

ক্লাউড সার্চ অ্যালগরিদম হল একটি সার্চ পদ্ধতি যা র্যান্ডম সমাধানগুলির একটি বড় সেট তৈরি করে, প্রায়ই "ক্লাউড" হিসাবে উল্লেখ করা হয় এবং তারপর এই সেটের মধ্যে সেরা সমাধানগুলি অনুসন্ধান করা হয়৷ এই পদ্ধতিটি সাধারণত জটিল সমস্যার আনুমানিক সমাধান খুঁজতে ব্যবহৃত হয় যখন কোনো নির্দিষ্ট নির্দেশিকা পাওয়া যায় না।

কিভাবে এটা কাজ করে

1. ক্লাউড ইনিশিয়ালাইজেশন: এলোমেলো সমাধানের একটি বড় সেট তৈরি করুন(ক্লাউড)।
2. মূল্যায়ন: বস্তুনিষ্ঠ ফাংশন বা মূল্যায়নের মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে ক্লাউডে প্রতিটি সমাধানের গুণমান মূল্যায়ন করুন।
3. নির্বাচন: সম্ভাব্যতা বা নির্বাচনের মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে ক্লাউড থেকে সেরা সমাধানগুলির একটি উপসেট নির্বাচন করুন।
4. উন্নতি: রূপান্তর বা অপ্টিমাইজেশন প্রয়োগ করে ক্লাউডে সমাধানের গুণমান উন্নত করুন।
5. পুনরাবৃত্তি: একটি সন্তোষজনক ফলাফল অর্জন না হওয়া পর্যন্ত বা পুনরাবৃত্তির একটি পূর্বনির্ধারিত সংখ্যায় না পৌঁছানো পর্যন্ত 2 থেকে 4 ধাপগুলি পুনরাবৃত্তি করুন।

উদাহরণ: ট্রাভেলিং সেলসম্যান সমস্যার জন্য ক্লাউড সার্চ

ট্রাভেলিং সেলসম্যান প্রবলেম(টিএসপি) বিবেচনা করুন, যেখানে লক্ষ্য হল সবচেয়ে ছোট হ্যামিলটোনিয়ান চক্র খুঁজে বের করা যা সমস্ত শহর পরিদর্শন করে। ক্লাউড সার্চ পদ্ধতি প্রচুর পরিমাণে এলোমেলো হ্যামিলটোনিয়ান চক্র তৈরি করতে পারে, তারপর সর্বনিম্ন খরচে চক্রটি নির্বাচন করুন।

C++ এ কোডের উদাহরণ

#include <iostream>  
#include <vector>  
#include <algorithm>  
#include <ctime>  
#include <cstdlib>  
  
struct City {  
    int x;  
    int y;  
};  
  
double calculateDistance(const City& city1, const City& city2) {  
    return std::sqrt((city1.x- city2.x)*(city1.x- city2.x) +(city1.y- city2.y)*(city1.y- city2.y));  
}  
  
double cloudSearchTSP(std::vector<City>& cities, int maxIterations) {  
    int numCities = cities.size();  
    double bestDistance = std::numeric_limits<double>::max();  
  
    srand(time(0));  
  
    for(int i = 0; i < maxIterations; ++i) {  
        std::random_shuffle(cities.begin(), cities.end());  
  
        double totalDistance = 0.0;  
        for(int j = 0; j < numCities- 1; ++j) {  
            totalDistance += calculateDistance(cities[j], cities[j + 1]);  
        }  
        totalDistance += calculateDistance(cities[numCities- 1], cities[0]);  
  
        bestDistance = std::min(bestDistance, totalDistance);  
    }  
  
    return bestDistance;  
}  
  
int main() {  
    std::vector<City> cities = {{0, 0}, {1, 2}, {3, 1}, {4, 3}, {2, 4}};  
    int maxIterations = 1000;  
    double shortestDistance = cloudSearchTSP(cities, maxIterations);  
  
    std::cout << "Shortest distance in TSP: " << shortestDistance << std::endl;  
  
    return 0;  
}  

এই উদাহরণে, আমরা TSP সমাধান করতে ক্লাউড অনুসন্ধান পদ্ধতি ব্যবহার করি। আমরা এলোমেলোভাবে শহরগুলিকে এলোমেলো করে প্রচুর পরিমাণে এলোমেলো হ্যামিলটোনিয়ান চক্র তৈরি করি, তারপর প্রতিটি চক্রের জন্য খরচ গণনা করি এবং সর্বনিম্ন খরচ সহ চক্রটি নির্বাচন করি৷