Алгоритм облачного поиска (Cloud Search) на C++ — объяснение, пример и код

Алгоритм поиска в облаке — это метод поиска, который включает создание большого набора случайных решений, часто называемых «облаком», а затем поиск лучших решений в этом наборе. Этот подход обычно используется для поиска приблизительных решений сложных проблем, когда нет конкретных указаний.

Как это работает

1. Инициализация облака: создайте большой набор случайных решений(облако).
2. Оценка. Оцените качество каждого решения в облаке на основе целевой функции или критериев оценки.
3. Выбор: выберите подмножество лучших решений из облака на основе вероятностей или критериев выбора.
4. Улучшение: повышение качества решений в облаке путем применения преобразований или оптимизаций.
5. Итерация: повторяйте шаги со 2 по 4, пока не будет достигнут удовлетворительный результат или не будет достигнуто заданное количество итераций.

Пример: поиск в облаке для задачи коммивояжера

Рассмотрим задачу коммивояжера(TSP), цель которой — найти кратчайший гамильтонов цикл, который посещает все города. Метод поиска в облаке может генерировать большое количество случайных гамильтоновых циклов, а затем выбирать цикл с наименьшей стоимостью.

Пример кода на С++

#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;  
}  

В этом примере мы используем метод поиска в облаке для решения TSP. Мы генерируем большое количество случайных гамильтоновых циклов, случайным образом перемешивая города, затем вычисляем стоимость каждого цикла и выбираем цикл с наименьшей стоимостью.