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C++ 中的云搜索 (Cloud Search) 算法- 说明、示例和代码

云搜索算法是一种搜索方法，涉及生成大量随机解决方案（通常称为“云”），然后在该组中搜索最佳解决方案。 当没有具体指导可用时，此方法通常用于寻找复杂问题的近似解决方案。

怎么运行的

  1. 云初始化： 创建大量随机解决方案（云）。
  2. 评估： 根据目标函数或评估标准评估云中每个解决方案的质量。
  3. 选择： 根据概率或选择标准从云中选择最佳解决方案的子集。
  4. 改进： 通过应用转换或优化来提高云中解决方案的质量。
  5. 迭代： 重复步骤2到4，直到获得满意的结果或达到预定义的迭代次数。

示例：云搜索旅行商问题

考虑旅行商问题(TSP)，其目标是找到访问所有城市的最短哈密顿周期。 云搜索方法可以生成大量随机哈密顿循环，然后选择成本最低的循环。

C++ 代码示例 

#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;  
}

在本例中，我们使用Cloud Search方法来解决TSP。 我们通过随机打乱城市来生成大量随机哈密顿循环，然后计算每个循环的成本并选择成本最低的循环。