Algorithme de recherche dans le cloud (Cloud Search) en C++- Explication, exemple et code

L'algorithme Cloud Search est une méthode de recherche qui consiste à générer un grand nombre de solutions aléatoires, souvent appelées "cloud", puis à rechercher les meilleures solutions au sein de cet ensemble. Cette approche est couramment utilisée pour trouver des solutions approximatives à des problèmes complexes lorsqu'aucune orientation spécifique n'est disponible.

Comment ça fonctionne

1. Initialisation du cloud : créez un grand ensemble de solutions aléatoires(le cloud).
2. Évaluation : évaluez la qualité de chaque solution dans le cloud en fonction de la fonction objective ou des critères d'évaluation.
3. Sélection: sélectionnez un sous-ensemble des meilleures solutions du cloud en fonction de probabilités ou de critères de sélection.
4. Amélioration: Améliorez la qualité des solutions dans le cloud en appliquant des transformations ou des optimisations.
5. Itération: répétez les étapes 2 à 4 jusqu'à ce qu'un résultat satisfaisant soit obtenu ou qu'un nombre prédéfini d'itérations soit atteint.

Exemple : Recherche dans le cloud pour le problème du voyageur de commerce

Considérons le problème du voyageur de commerce(TSP), où le but est de trouver le cycle hamiltonien le plus court qui visite toutes les villes. La méthode Cloud Search peut générer un grand nombre de cycles hamiltoniens aléatoires, puis sélectionner le cycle le moins coûteux.

Exemple de code 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;  
}  

Dans cet exemple, nous utilisons la méthode Cloud Search pour résoudre le TSP. Nous générons un grand nombre de cycles hamiltoniens aléatoires en mélangeant les villes au hasard, puis calculons le coût de chaque cycle et sélectionnons le cycle avec le coût le plus bas.