组合优化算法-现代优化算法(三）：禁忌搜索算法

浅夏110

1 禁忌搜索算法的相关概念
禁忌搜索算法是组合优化算法的一种，是局部搜索算法的扩展。禁忌搜索算法是人 工智能在组合优化算法中的一个成功应用。禁忌搜索算法的特点是采用了禁忌技术。所 谓禁忌就是禁止重复前面的工作。禁忌搜索算法用一个禁忌表记录下已经到达过的局部最优点，在下一次搜索中，利用禁忌表中的信息不再或有选择地搜索这些点。 禁忌搜索算法实现的技术问题是算法的关键。禁忌搜索算法涉及侯选集合、禁忌 对象、评价函数、特赦规则、记忆频率信息等概念。

8 Z  ]2 f0 V. C' O3 Y（1）邻域
在组合优化中，距离的概念通常不再适用，但是在一点附近搜索另一个下降的点仍 然是组合优化数值求解的基本思想。因此，需要重新定义邻域的概念。
! u( b- Q; v) j& `" Z# \


3 f/ L: h7 ?* g7 E/ B
. S& L% `1 ^3 o" p5 s% I0 d（2）侯选集合
6 `6 `/ y4 q3 d/ Q: W8 O' w0 i侯选集合由邻域中的邻居组成。常规的方法是从邻域中选择若干个目标值或评价 值最佳的邻居入选。
. B: {! K3 `% Q$ i$ M
) Z* D% q& v0 v  W, ?（3）禁忌对象和禁忌长度
# I/ T1 A& u% p8 j/ s5 J& B4 f禁忌表中的两个主要指标是禁忌对象和禁忌长度。禁忌算法中，由于我们要避免 一些操作的重复进行，就要将一些元素放到禁忌表中以禁止对这些元素进行操作，这些元素就是我们指的禁忌对象。禁忌长度是被禁对象不允许选取的迭代次数。一般是给被禁对象 x 一个数（禁忌长度） t ，要求对象 x 在 t 步迭代内被禁，在禁忌表中采用 tabu(x) = t 记忆，每迭代一步，该项指标做运算 tabu(x) = t −1，直到 tabu(x) = 0时 解禁。于是，我们可将所有元素分成两类，被禁元素和自由元素。禁忌长度t 的选取可以有多种方法，例如t = 常数，或t = [  ]，其中 n 为邻域中邻居的个数；这种规则容易在算法中实现。
: X4 m+ X+ X' j6 `3 M6 L
# n0 r& a1 }& q( V（4）评价函数
9 o' k9 w9 d. j评价函数是侯选集合元素选取的一个评价公式，侯选集合的元素通过评价函数值 来选取。以目标函数作为评价函数是比较容易理解的。目标值是一个非常直观的指标， 但有时为了方便或易于计算，会采用其他函数来取代目标函数。

6 D- e  ~+ L) p7 x/ {. K9 p（5）特赦规则
在禁忌搜索算法的迭代过程中，会出现侯选集中的全部对象都被禁忌，或有一对 象被禁，但若解禁则其目标值将有非常大的下降情况。在这样的情况下，为了达到全局 最优，我们会让一些禁忌对象重新可选。这种方法称为特赦，相应的规则称为特赦规则。

（6）记忆频率信息
+ z7 \+ L$ A8 |/ M在计算的过程中，记忆一些信息对解决问题是有利的。如一个最好的目标值出现 的频率很高，这使我们有理由推测：现有参数的算法可能无法再得到更好的解。根据解 决问题的需要，我们可以记忆解集合、被禁对象组、目标值集合等的出现频率。 频率信息有助于进一步加强禁忌搜索的效率。我们可以根据频率信息动态控制禁 忌的长度。一个最佳的目标值出现的频率很高，有理由终止计算而将此值认为是最优值。
0 B& C& i0 |; g3 m+ a$ s
2 模型及求解
2 }4 z' ?! N9 e我们用禁忌搜索算法研究如下的两个问题：
5 l+ B( \# m1 ]* H6 \: v( s
（1）研究 1.2 中同样的问题。

. z, q. t* m8 ~


: h5 V9 z4 {8 F" y( y

我方有一个基地，经度和纬度为（70,40）。假设我方飞机的速度为 1000 公里/小时。 我方派一架飞机从基地出发，侦察完敌方所有目标，再返回原来的基地。在敌方每一目 标点的侦察时间不计，求该架飞机所花费的时间（假设我方飞机巡航时间可以充分长）。

: r5 e2 n- ^; y( r* x
" v6 k) C  d. U- |- n3 D
（2）我方有三个基地，经度、纬度分别为（70,40），（72,45），（68,48）。假设我方 所有无人侦察机的速度都为 1000 公里/小时。三个基地各派出一架飞机侦察敌方目标， 怎样划分任务，才能使时间最短，且任务比较均衡。
- f1 l+ I) B# [: k% o$ J8 y
4 A: I: E* w0 \" D9 E2.1 问题（1）的求解
/ M4 f; {6 h' m. ]求解的禁忌搜索算法描述如下： （1）解空间


6 U) H8 h) u' X2 u. [! U4 |

（2）目标函数

目标函数为侦察所有目标的路径长度。我们要求

: R6 c# S3 U1 F6 D, Y（3）候选集合
) I& t+ g) ]0 y+ X' s; C$ X2 b

" A# ?7 }' d7 r" f" }
* n6 c, c' S' ?

如果要考虑当前解的全部二邻域（或三邻域）的邻居，将面临着太大的工作量。 因此我们用随机选取的方法每次选取50个邻居组成的集合作为侯选集合。而将省下的 时间作更多次搜索，这样做同样可以保证较高的精确度，同时可以大大提高算法的效率。

（4）禁忌长度及禁忌对象

) f# Z3 D; z( r. y7 r( a8 E9 H
4 U7 U; L! s& P/ n
我们把禁忌表设计成一个循环队列，初始化禁忌表 H = Φ 。从候选集合C 中选出 一个向量 x ，如果 x ∉ H ，并且 H 不满，则把向量 x 添加到禁忌表中；如果 H 已满， 则最早进入禁忌表的向量出列，向量 x 进入到出列的位置。
! a4 s4 o2 K) k1 v& a
3 x  t. N" c( B（5）评价函数
0 B5 Q" C! t( k1 j" w/ C
可以用目标函数作为评价函数，但是这样每选取一个新的路径都得去计算总时间， 计算量比较大。对于上述二邻域中的邻居作为侯选集合，每一个新路径中只有两条边发 生了变化，因此将目标函数的差值作为评价函数可以极大地提高算法的效率。评价函数 取为


- b, s: z* T5 `, @5 n+ c4 `. z
禁忌搜索算法的流程

禁忌搜索算法的流程如下：

* B% p0 W% W  @& K& v: n; z: [


7 y$ \& m1 A; q5 |/ A* \; D! w$ t利用 Matlab 程序求得，我们的巡航时间大约在 41 小时左右，其中的一个巡航路径 如下图所示
0 m2 o* |* {3 [1 F) h+ F
4 t8 }+ [9 s; {: Y5 t& o! Y
$ u) i- S6 \+ Q+ |' f6 E! t
2.2 问题（2）的求解

对于这个问题，我们的基本想法是，先根据敌方基地的分布特点将敌方的基地大体 划分在三个区域之内，并使三架侦察机分别对这三个区域的敌军基地进行侦察，求取各 自的最短时间。然后对任务不均衡区域之中的点做适当调整。 我们解决问题的步骤如下：

. R, t* d- x4 A
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