Algoritmo de búsqueda en la nube (Cloud Search) en C++: explicación, ejemplo y código

El algoritmo de búsqueda en la nube es un método de búsqueda que implica generar un gran conjunto de soluciones aleatorias, a menudo denominadas "nube", y luego buscar las mejores soluciones dentro de este conjunto. Este enfoque se usa comúnmente para encontrar soluciones aproximadas para problemas complejos cuando no hay una guía específica disponible.

Cómo funciona

1. Inicialización de la nube: cree un gran conjunto de soluciones aleatorias(la nube).
2. Evaluación: Evalúa la calidad de cada solución en la nube en base a la función objetivo o criterios de evaluación.
3. Selección: seleccione un subconjunto de las mejores soluciones de la nube en función de probabilidades o criterios de selección.
4. Mejora: Mejorar la calidad de las soluciones en la nube aplicando transformaciones u optimizaciones.
5. Iteración: Repita los pasos 2 a 4 hasta que se logre un resultado satisfactorio o se alcance un número predefinido de iteraciones.

Ejemplo: búsqueda en la nube para el problema del viajante de comercio

Considere el Problema del viajante de comercio(TSP), donde el objetivo es encontrar el ciclo hamiltoniano más corto que visita todas las ciudades. El método de búsqueda en la nube puede generar una gran cantidad de ciclos hamiltonianos aleatorios, luego seleccione el ciclo con el costo más bajo.

Ejemplo de código en 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;  
}  

En este ejemplo, usamos el método de búsqueda en la nube para resolver el TSP. Generamos una gran cantidad de ciclos hamiltonianos aleatorios mezclando las ciudades al azar, luego calculamos el costo de cada ciclo y seleccionamos el ciclo con el costo más bajo.