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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
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1 禁忌搜索算法的相关概念. a( u. I" c; V/ L# b" L
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。
0 x6 F) Z+ a; T0 H
9 H& s- n6 c3 E(1)邻域
/ ]0 M) I4 @5 a( E7 ^7 i0 n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。
: ~; s0 [/ [9 i7 Q1 F! T% W4 c) n$ Z9 K, K( q+ N# M* F
0 v4 ^8 E. |/ m+ G' r
0 O: Q9 d3 O+ t9 V) i0 [, q' p: F5 d" s$ X
(2)侯选集合
6 U0 [9 H2 M' x# \$ S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。, T9 e# Z3 n; [, ~( N
0 V, C* k) f$ [
(3)禁忌对象和禁忌长度( ^, n; X8 R. [5 e' C
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。
1 F% r' e. s! X: r: P
- _5 L. Y! u# T$ Z(4)评价函数
( n7 Z5 o! o8 S! _6 V. e' s2 y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。7 K/ ?) |* z9 U( }# M K
. n# `- A) K7 C7 ~5 ?(5)特赦规则
6 H2 z, E' ?7 l6 i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。/ S0 W% N2 o* X6 Z3 n7 \" [
0 C) i7 ?6 U8 g# ^- A" V- U- `
(6)记忆频率信息
1 L2 c+ P2 }, s2 b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。
& f9 K, \, L1 ]) O- A, g* o" s( i( G7 m7 d; \6 e! j/ I
2 模型及求解
. u5 Y: |. j- O8 x" Q6 v' E3 O我们用禁忌搜索算法研究如下的两个问题:5 v# ?! ?' y6 I& [2 x8 v* t
% V: G U: x7 ]4 z) p* R
(1)研究 1.2 中同样的问题。+ B- T" p! W# ~) N0 a
/ \( Q$ a, ]- _8 L2 G/ p+ ~; `. F
![]()
& X& p& u7 z4 U5 E5 K! j
M+ x$ @: u& y# V7 r* Q3 a8 r' E$ _( k& o5 A# x
![]()
$ b7 i- W' A$ G$ N
: O0 @/ T: T( r3 e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)。- P! Y) l. ^: m% H# {# K! l
; p3 I2 P1 e; p* z) p2 v
![]()
& d/ |9 U7 r5 u
& W7 L6 u8 D/ {* x ~9 e(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。
: J( o2 W) [6 Y5 ?/ O) F
# d+ |" g3 X) v& h1 a. u; h2.1 问题(1)的求解
. z `. W$ N! z {+ h0 O求解的禁忌搜索算法描述如下: (1)解空间
( p( l' H0 r+ J6 T) J. c8 q/ D6 X+ e/ _1 U: c' ?
( F/ ], y3 o G8 T4 g+ h/ r6 j
+ _+ H) ?6 U5 ?% D(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 ![]()
9 h3 p: g3 T1 {; R* M1 k% ]. Z+ {$ Z- t: q# P% S
(3)候选集合
( s7 n3 U; s" J" ]2 Q0 B1 {) w. t" B9 E
+ v; O+ p3 N& \/ z% E: z4 U% g
7 e( z; B6 ?* |! M) O' Y2 s( v
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
/ W5 q6 [8 x9 Y0 @![]()
, X$ j& x- |+ \/ [% ?6 X8 j6 D* C; L- g$ U# e
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。# H& {$ e4 A" l6 K& t: C" E
9 L ]' T, P1 }% Q, i, T(5)评价函数9 h" H' `8 ?9 Z4 V% S
9 J' c4 I7 c0 u" m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 _; _; p0 F, {9 q3 y$ R
; `6 y# P3 q0 D4 M 6 Y: T7 A. e0 v3 i# E2 E G9 `' H0 Q
" P, k' U1 t* O" r9 @3 n3 }禁忌搜索算法的流程禁忌搜索算法的流程如下: * K3 A' B5 V) L5 s$ t
![]()
) h/ i( _) l, a) R; w8 \3 }6 M2 M/ O i. o1 O
![]()
+ @; g" g3 _5 T3 a! S* ^) S, b3 Z( R Y7 y
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- m5 s0 i e# j
* q, T) r% ?8 M( q3 |
![]()
; N% Z. g; a; A( E3 g% q; 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: : b, q/ k `( y6 I. m/ O! {
) |) j$ O1 t- k![]()
! l3 Z. C) z' E7 o! T7 c/ M
& O) [' V7 F% P————————————————
! A' K8 t3 M" z Z. ^% I版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。6 c$ a# t* C" z2 F6 T% ]" Y# S( q
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8 G6 r% ?/ O) k
& N! Q7 O3 g3 Q3 C |
zan
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