อัลกอริทึม การค้นหาบนคลาวด์ (Cloud Search) ใน C++- คำอธิบาย ตัวอย่าง และโค้ด

อัลกอริทึมของ Cloud Search เป็นวิธีการค้นหาที่เกี่ยวข้องกับการสร้างโซลูชันแบบสุ่มชุดใหญ่ ซึ่งมักเรียกว่า "คลาวด์" จากนั้นจึงค้นหาโซลูชันที่ดีที่สุดในชุดนี้ วิธีการนี้มักใช้เพื่อค้นหาวิธีแก้ไขโดยประมาณสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนเมื่อไม่มีคำแนะนำเฉพาะ

มันทำงานอย่างไร

1. การเริ่มต้นระบบคลาวด์: สร้างโซลูชันแบบสุ่มชุดใหญ่(ระบบคลาวด์)
2. การประเมิน: ประเมินคุณภาพของแต่ละโซลูชันในระบบคลาวด์ตามฟังก์ชันวัตถุประสงค์หรือเกณฑ์การประเมิน
3. การเลือก: เลือกส่วนย่อยของโซลูชันที่ดีที่สุดจากระบบคลาวด์ตามความน่าจะเป็นหรือเกณฑ์การคัดเลือก
4. การปรับปรุง: ปรับปรุงคุณภาพของโซลูชันในระบบคลาวด์โดยใช้การแปลงหรือการเพิ่มประสิทธิภาพ
5. การวนซ้ำ: ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 4 จนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจหรือถึงจำนวนการวนซ้ำที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ตัวอย่าง: Cloud Search สำหรับปัญหาพนักงานขายที่เดินทาง

พิจารณาปัญหาพนักงานขายเดินทาง(TSP) ซึ่งเป้าหมายคือการหาวงจร Hamiltonian ที่สั้นที่สุดที่เยี่ยมชมทุกเมือง วิธีการค้นหาบนคลาวด์สามารถสร้างรอบแฮมิลตันแบบสุ่มจำนวนมาก จากนั้นเลือกรอบที่มีต้นทุนต่ำที่สุด

ตัวอย่างโค้ดในภาษา 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;  
}  

ในตัวอย่างนี้ เราใช้วิธี Cloud Search เพื่อแก้ปัญหา TSP เราสร้างวงจร Hamiltonian แบบสุ่มจำนวนมากโดยการสุ่มเมืองแบบสุ่ม จากนั้นคำนวณค่าใช้จ่ายสำหรับแต่ละรอบและเลือกรอบที่มีค่าใช้จ่ายต่ำที่สุด