Algoritmo di ricerca cloud (Cloud Search) in C++- Spiegazione, esempio e codice

L'algoritmo di ricerca cloud è un metodo di ricerca che comporta la generazione di un ampio insieme di soluzioni casuali, spesso denominate "nuvola", e quindi la ricerca delle migliori soluzioni all'interno di questo insieme. Questo approccio è comunemente usato per trovare soluzioni approssimate per problemi complessi quando non è disponibile una guida specifica.

Come funziona

1. Inizializzazione del cloud: creare un ampio set di soluzioni casuali(il cloud).
2. Valutazione: valuta la qualità di ogni soluzione nel cloud in base alla funzione obiettivo o ai criteri di valutazione.
3. Selezione: selezionare un sottoinsieme delle migliori soluzioni dal cloud in base a probabilità o criteri di selezione.
4. Miglioramento: migliora la qualità delle soluzioni nel cloud applicando trasformazioni o ottimizzazioni.
5. Iterazione: ripetere i passaggi da 2 a 4 finché non si ottiene un risultato soddisfacente o si raggiunge un numero predefinito di iterazioni.

Esempio: ricerca nel cloud per il problema del commesso viaggiatore

Considera il problema del commesso viaggiatore(TSP), in cui l'obiettivo è trovare il ciclo hamiltoniano più breve che visiti tutte le città. Il metodo Cloud Search può generare un numero elevato di cicli hamiltoniani casuali, quindi selezionare il ciclo con il costo più basso.

Esempio di codice in 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;  
}  

In questo esempio, utilizziamo il metodo Cloud Search per risolvere il TSP. Generiamo un gran numero di cicli hamiltoniani casuali mescolando casualmente le città, quindi calcoliamo il costo per ogni ciclo e selezioniamo il ciclo con il costo più basso.