Giải thuật Tìm kiếm Đám mây (Cloud Search) trong C++ - Giải thích, Ví dụ và Mã nguồn

Thuật toán Tìm kiếm Đám mây là một phương pháp tìm kiếm dựa trên việc sử dụng một tập hợp lớn các giải pháp ngẫu nhiên, thường được gọi là "đám mây", và tìm kiếm các giải pháp tốt nhất trong tập này. Phương pháp này thường được sử dụng để tìm kiếm giải pháp gần đúng cho các vấn đề phức tạp.

Cách hoạt động

1. Khởi tạo Đám mây: Tạo một tập hợp lớn các giải pháp ngẫu nhiên (đám mây).
2. Đánh giá: Đánh giá chất lượng của từng giải pháp trong đám mây dựa trên hàm mục tiêu hoặc tiêu chí đánh giá.
3. Chọn lựa: Chọn ra một số giải pháp tốt nhất từ đám mây dựa trên xác suất hoặc tiêu chí lựa chọn.
4. Cải thiện: Cải thiện chất lượng của các giải pháp trong đám mây bằng cách áp dụng các phép biến đổi hoặc tối ưu hóa.
5. Lặp lại: Lặp lại quá trình từ bước 2 đến bước 4 cho đến khi đạt được kết quả đủ tốt hoặc hết số lần lặp.

Ví dụ: Tìm kiếm Đám mây cho Bài toán TSP

Xét bài toán TSP (Traveling Salesman Problem), trong đó mục tiêu là tìm một chu trình Hamilton ngắn nhất đi qua tất cả các thành phố. Phương pháp Tìm kiếm Đám mây có thể tạo ra một số lượng lớn các chu trình Hamilton ngẫu nhiên, sau đó chọn ra chu trình có chi phí thấp nhất.

Mã nguồn ví dụ trong 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;
}

Trong ví dụ này, chúng ta sử dụng phương pháp Tìm kiếm Đám mây để giải quyết bài toán TSP. Chúng ta tạo ra một số lượng lớn các chu trình Hamilton ngẫu nhiên bằng cách xáo trộn ngẫu nhiên các thành phố, sau đó tính chi phí cho mỗi chu trình và chọn ra chu trình có chi phí thấp nhất.