Cloud Search (Cloud Search) Algoritm i C++- Förklaring, exempel och kod

Cloud Search-algoritmen är en sökmetod som innebär att generera en stor uppsättning slumpmässiga lösningar, ofta kallade "molnet", och sedan söka efter de bästa lösningarna inom denna uppsättning. Detta tillvägagångssätt används ofta för att hitta ungefärliga lösningar för komplexa problem när ingen specifik vägledning finns tillgänglig.

Hur det fungerar

1. Molninitiering: Skapa en stor uppsättning slumpmässiga lösningar(molnet).
2. Utvärdering: Utvärdera kvaliteten på varje lösning i molnet baserat på den objektiva funktionen eller utvärderingskriterierna.
3. Urval: Välj en delmängd av de bästa lösningarna från molnet baserat på sannolikheter eller urvalskriterier.
4. Förbättring: Förbättra kvaliteten på lösningar i molnet genom att tillämpa transformationer eller optimeringar.
5. Iteration: Upprepa steg 2 till 4 tills ett tillfredsställande resultat uppnås eller ett fördefinierat antal iterationer har uppnåtts.

Exempel: Molnsökning efter problemet med resande säljare

Tänk på Traveling Salesman Problem(TSP), där målet är att hitta den kortaste Hamilton-cykeln som besöker alla städer. Cloud Search-metoden kan generera ett stort antal slumpmässiga Hamilton-cykler och välj sedan cykeln med lägst kostnad.

Kodexempel 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 det här exemplet använder vi Cloud Search-metoden för att lösa TSP. Vi genererar ett stort antal slumpmässiga Hamilton-cykler genom att blanda städerna slumpmässigt, sedan beräkna kostnaden för varje cykel och välja cykeln med den lägsta kostnaden.