Cloud Search (Cloud Search) Algoritme i C++- Forklaring, eksempel og kode

Cloud Search-algoritmen er en søkemetode som innebærer å generere et stort sett med tilfeldige løsninger, ofte referert til som "skyen", og deretter søke etter de beste løsningene i dette settet. Denne tilnærmingen brukes ofte for å finne omtrentlige løsninger for komplekse problemer når ingen spesifikk veiledning er tilgjengelig.

Hvordan det fungerer

1. Skyinitialisering: Lag et stort sett med tilfeldige løsninger(skyen).
2. Evaluering: Evaluer kvaliteten på hver løsning i skyen basert på den objektive funksjonen eller evalueringskriteriene.
3. Utvalg: Velg et undersett av de beste løsningene fra skyen basert på sannsynligheter eller utvalgskriterier.
4. Forbedring: Forbedre kvaliteten på løsninger i skyen ved å bruke transformasjoner eller optimaliseringer.
5. Iterasjon: Gjenta trinn 2 til 4 til et tilfredsstillende resultat er oppnådd eller et forhåndsdefinert antall iterasjoner er nådd.

Eksempel: Cloud Search for Traveling Salesman Problem

Tenk på Traveling Salesman Problem(TSP), der målet er å finne den korteste Hamiltonian-syklusen som besøker alle byer. Cloud Search-metoden kan generere et stort antall tilfeldige Hamiltonian-sykluser, og velg deretter syklusen med lavest kostnad.

Kodeeksempel i 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;  
}  

I dette eksemplet bruker vi Cloud Search-metoden for å løse TSP. Vi genererer et stort antall tilfeldige Hamiltonske sykluser ved å stokke byene tilfeldig, beregne kostnadene for hver syklus og velge syklusen med lavest kostnad.