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(Cloud Search) C++ の クラウド検索アルゴリズム- 説明、例、コード

クラウド検索アルゴリズムは、「クラウド」と呼ばれることが多いランダムなソリューションの大規模なセットを生成し、このセット内で最適なソリューションを検索する検索方法です。 このアプローチは、具体的なガイダンスが利用できない場合に、複雑な問題のおおよその解決策を見つけるために一般的に使用されます。

使い方

  1. クラウドの初期化: ランダムなソリューションの大規模なセット(クラウド) を作成します。
  2. 評価: 目的関数または評価基準に基づいて、クラウド内の各ソリューションの品質を評価します。
  3. 選択: 確率または選択基準に基づいて、クラウドから最適なソリューションのサブセットを選択します。
  4. 改善: 変換または最適化を適用することで、クラウド内のソリューションの品質を向上させます。
  5. 反復: 満足のいく結果が得られるか、事前に定義された反復回数に達するまで、ステップ 2 ～ 4 を繰り返します。

例: 巡回セールスマン問題のクラウド検索

巡回セールスマン問題(TSP) を考えてみましょう。この問題では、すべての都市を訪れる最短のハミルトン サイクルを見つけることが目標となります。 Cloud Search メソッドでは、多数のランダムなハミルトニアン サイクルを生成し、コストが最も低いサイクルを選択できます。

C++ のコード例 

#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;  
}

この例では、Cloud Search メソッドを使用して TSP を解決します。 都市をランダムにシャッフルすることで多数のランダムなハミルトニアン サイクルを生成し、各サイクルのコストを計算して、コストが最も低いサイクルを選択します。