close

Αλγόριθμος Cloud Search (Cloud Search) σε C++- Επεξήγηση, Παράδειγμα και Κώδικας

Ο αλγόριθμος Cloud Search είναι μια μέθοδος αναζήτησης που περιλαμβάνει τη δημιουργία ενός μεγάλου συνόλου τυχαίων λύσεων, που συχνά αναφέρονται ως "σύννεφο", και στη συνέχεια την αναζήτηση των καλύτερων λύσεων σε αυτό το σύνολο. Αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιείται συνήθως για την εύρεση κατά προσέγγιση λύσεων για πολύπλοκα προβλήματα όταν δεν υπάρχει συγκεκριμένη καθοδήγηση.

Πως δουλεύει

  1. Αρχικοποίηση Cloud: Δημιουργήστε ένα μεγάλο σύνολο τυχαίων λύσεων(το σύννεφο).
  2. Αξιολόγηση: Αξιολογήστε την ποιότητα κάθε λύσης στο cloud με βάση την αντικειμενική συνάρτηση ή τα κριτήρια αξιολόγησης.
  3. Επιλογή: Επιλέξτε ένα υποσύνολο των καλύτερων λύσεων από το cloud με βάση πιθανότητες ή κριτήρια επιλογής.
  4. Βελτίωση: Βελτιώστε την ποιότητα των λύσεων στο cloud εφαρμόζοντας μετασχηματισμούς ή βελτιστοποιήσεις.
  5. Επανάληψη: Επαναλάβετε τα βήματα 2 έως 4 μέχρι να επιτευχθεί ένα ικανοποιητικό αποτέλεσμα ή να επιτευχθεί ένας προκαθορισμένος αριθμός επαναλήψεων.

Παράδειγμα: Αναζήτηση στο cloud για το πρόβλημα του ταξιδιώτη πωλητή

Σκεφτείτε το Πρόβλημα του Ταξιδιώτη Πωλητή(TSP), όπου ο στόχος είναι να βρεθεί ο συντομότερος κύκλος Hamiltonian που επισκέπτεται όλες τις πόλεις. Η μέθοδος Cloud Search μπορεί να δημιουργήσει μεγάλο αριθμό τυχαίων κύκλων Hamiltonian και, στη συνέχεια, να επιλέξει τον κύκλο με το χαμηλότερο κόστος.

Παράδειγμα κώδικα σε C++ 

#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;  
}

Σε αυτό το παράδειγμα, χρησιμοποιούμε τη μέθοδο Cloud Search για την επίλυση του TSP. Δημιουργούμε έναν μεγάλο αριθμό τυχαίων κύκλων Hamiltonian ανακατεύοντας τις πόλεις τυχαία, στη συνέχεια υπολογίζουμε το κόστος για κάθε κύκλο και επιλέγουμε τον κύκλο με το χαμηλότερο κόστος.