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组合优化算法-现代优化算法(三):禁忌搜索算法

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    发表于 2020-5-22 15:25 |只看该作者 |倒序浏览
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    1 禁忌搜索算法的相关概念- S/ r, C; ^7 w0 p+ j3 u
    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。4 q7 p; z1 [, B1 x" u
    " v0 \- W/ g4 ]: c
    (1)邻域! H) Q3 ?- U3 F& o1 c1 ~
    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。
    7 ~1 g# I( S' D( L5 i0 j
    / U( F2 q8 P& c$ Y' ^2 o. l/ o6 h8 C

    9 e# c+ ?3 g! B1 M) m9 v
    " S6 G: K  X, U% }, R( b(2)侯选集合
    . i3 l8 T2 Z  h1 }6 \0 C& U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。8 u/ ?% H! ?$ S# q
    9 Y& r8 C  S: L; z8 o, z+ R
    (3)禁忌对象和禁忌长度5 g& v) b$ c$ k, w
    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。* n. M1 W8 z  S# t) h$ x

    8 Q, }! ~9 `( b( r/ a+ A& Z(4)评价函数! ^. P/ U' ^+ @. T3 ?1 q. t
    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。$ w1 g* {! g. @* [9 Q8 J
    + @( e! A- d3 `, h3 B. s
    (5)特赦规则; V4 S& X* O/ x
    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。$ u: t7 q/ \$ [1 @" s7 G. o

    " ]/ \4 j, p) r3 D1 W0 D(6)记忆频率信息" L- {+ @& ?9 P5 N2 b) ?+ l" q
    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。+ ], t3 M3 h# ~8 ?& }- C2 u$ J+ A

    $ e' u! w$ F8 f; \2 模型及求解
    ( n3 [% z  ?' J4 ^我们用禁忌搜索算法研究如下的两个问题:
      y' i; K% s0 O  N9 Y! H4 k* U
    ' `; h; n. A, w$ t, J. x(1)研究 1.2 中同样的问题。+ U* ?* e5 y! |4 m8 u. ?
    % S! F' X2 U2 e, f1 i$ c
    & x+ g( {4 X# e' I/ {
      C# f) F% o# o

    0 [; R3 }- U( I0 Z, p7 M1 L' @5 K/ `. ?9 Y
    ( q9 G9 a8 e3 d# h7 U
    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)。9 R1 _$ c& Z1 W, h2 ~2 @. |
    5 _$ k. p8 y1 K8 |: @7 o; G  F0 f
    6 c2 ^8 a0 @; O( d' z$ d
    ' A/ s6 Q0 _6 G9 P' a" k5 i
    (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。
    ( a* R2 c# @9 W# r" g3 O; Y/ M+ m/ ^: a% x" c8 U7 F
    2.1 问题(1)的求解; t( F6 L# W- T, E6 c% |
    求解的禁忌搜索算法描述如下: (1)解空间, I/ |! W& O# E, D$ {, t
    ! d: p5 C8 Q% ]7 P7 f) o

    ; t* @1 A7 ~1 c  H6 c% x4 }' j0 ]
    7 c6 V* y5 Y9 A- {9 z  l: l8 [1 e

    (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

    5 y1 o$ u2 k3 K, e7 w: ~0 o$ V
    ' y. X. J6 R1 _- W5 S/ k
    (3)候选集合& j. L5 ]9 H0 x" G) ~) h7 F4 l7 k
    ; @- X$ r: C9 z6 D# m: f

    - J& v" l0 i$ ~5 m9 s* W* ]5 S* m! B! d

    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


    ) Z  F4 U7 g/ H: z) `/ }# d
    6 ?& ~2 |* c% r5 m5 N- i
    % h/ e+ F  B: `+ a  ?' a; ]! J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。
    ' f; A# O$ U( K- e
    . ?' ?' m4 a5 K" a(5)评价函数
    7 Y% K' }  d( l9 k  W) N9 p6 X* p4 p  e2 G
    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
    . g; o# L, `& W, _/ n  c# R6 M9 q1 x( g* h  }" b
    9 ?- c% Z, c: u) L; D: N
    6 i  Q9 U) O- g1 g. |
    禁忌搜索算法的流程

    禁忌搜索算法的流程如下:

    " [/ d: k+ G: f3 L

    * F4 y+ M, Q1 i+ M' d/ w
    # @& J& i0 J; W, \) A
    & V+ U# t4 O# L& b+ R) g2 W% O4 o8 T0 {( f
    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+ }9 N6 o3 r& H! n4 ?

    1 }) s' |# C% m& d+ y+ U" Q% d/ `9 u1 A
    & R1 j5 J8 C& b3 a$ [& p
    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:


    : H+ I  j7 M" N9 N7 j; X* k' T3 b

    # {( i. T# u: k& Z9 T/ j$ ?1 f- H2 n' A, J) R5 A8 ?. y, }
    ————————————————
    & Y7 g7 z4 C# h6 m) W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。
    + @2 X' O  l8 n# M) F" m原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89670768% N  T$ L2 a, I& Z3 m8 U  G: t  N
    8 A6 H2 X9 z/ A. b/ O( _
    6 s' d5 u- ]3 Q
    zan
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