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。

1 s! Y/ e2 B2 b* w- E- h; A（1）邻域
1 D! u: u) @( W! S. B3 B8 h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。
2 ]6 e9 G# {* R9 P$ d8 h7 W
$ ?, m* L& g- G  }* O


（2）侯选集合
1 o+ W* u5 E+ t1 N9 n! ~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。

% K7 D6 g! `# @7 I6 @& z+ E（3）禁忌对象和禁忌长度
4 H% k9 {- y' Z. b3 a- B. n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。

$ O, k- ^. `; W  ~0 J* Z( k& ^（4）评价函数
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。

（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。

4 U& |2 F' R* I: X+ I: `（6）记忆频率信息
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 m5 q1 l+ s' v5 h; Y5 g. c
+ Q; \% a7 ?* J2 模型及求解
我们用禁忌搜索算法研究如下的两个问题：

8 H  t! f2 U+ M5 R（1）研究 1.2 中同样的问题。

. @+ x2 Z3 t  G- I
0 r! l% t! G+ X/ B


! W7 \! S: T+ j/ e9 p
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）。
  Y9 u6 U0 H7 n, i" T/ N
, E4 C: O+ r  T0 l: t, I
; `+ C3 ~" I( r- _
（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。
2 z' O# a( F9 u# `1 U' i
$ W- X: M- t9 Z( H) x% E/ h7 {2.1 问题（1）的求解
7 m2 o- \1 S3 n, Y) }求解的禁忌搜索算法描述如下： （1）解空间

7 j: \. Y* y# a- v
) w  n$ J) B  @; i
( j: d# S: A9 z/ i; h8 \2 J

（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 |0 ?+ w4 V9 u% N0 w
' C2 }6 C7 I) L（3）候选集合
+ Z# ~4 X7 `, @, R- A3 w8 W
8 g# M  e0 j( U% ]
: l; Y4 |, E& e/ y; W
' J+ K* W1 \% d) l. _8 B

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

# U/ N5 x* E+ @
* N! i6 L# r# j1 x. q5 `- S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。
5 c. i) r6 j2 c! }& }
（5）评价函数
, G9 Y6 W3 T, ]1 r5 E
& I0 ^0 `! J! L% ?0 B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
1 p: A3 X+ `3 x; J: X
* E+ r& U$ K1 @. g# t% n& C
3 z, F! I$ J8 T2 N7 Q( G
禁忌搜索算法的流程

禁忌搜索算法的流程如下：

, p. w- ]7 r2 c9 {- X+ g3 b

' o3 O  T: c2 E, S( ^& o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


( Z9 v" A! `: Y. Z$ L: l1 ?0 t
8 Y1 D  A) o  \" N% o2.2 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：

$ k  n$ ~. t' Y

8 h4 g% E& g: k————————————————
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。
1 {3 c/ Z& `' M8 L& e原文链接：https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89670768
! {/ z# ~) P$ e% U2 `+ `4 n; Y