Algoritmo do Cloud Search (Cloud Search) em C++- Explicação, Exemplo e Código

O algoritmo Cloud Search é um método de pesquisa que envolve a geração de um grande conjunto de soluções aleatórias, geralmente chamadas de "nuvem", e a busca pelas melhores soluções dentro desse conjunto. Essa abordagem é comumente usada para encontrar soluções aproximadas para problemas complexos quando nenhuma orientação específica está disponível.

Como funciona

1. Inicialização da nuvem: crie um grande conjunto de soluções aleatórias(a nuvem).
2. Avaliação: Avalie a qualidade de cada solução na nuvem com base na função objetivo ou critérios de avaliação.
3. Seleção: selecione um subconjunto das melhores soluções da nuvem com base em probabilidades ou critérios de seleção.
4. Melhoria: Melhore a qualidade das soluções na nuvem aplicando transformações ou otimizações.
5. Iteração: Repita as etapas 2 a 4 até que um resultado satisfatório seja alcançado ou um número predefinido de iterações seja alcançado.

Exemplo: Cloud Search para o Problema do Caixeiro Viajante

Considere o Problema do Caixeiro Viajante(TSP), onde o objetivo é encontrar o ciclo hamiltoniano mais curto que visita todas as cidades. O método Cloud Search pode gerar um grande número de ciclos hamiltonianos aleatórios e, em seguida, selecionar o ciclo com o menor custo.

Exemplo de código em 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;  
}  

Neste exemplo, usamos o método Cloud Search para resolver o TSP. Geramos um grande número de ciclos hamiltonianos aleatórios embaralhando as cidades aleatoriamente, depois calculamos o custo de cada ciclo e selecionamos o ciclo com o menor custo.