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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 |正序浏览
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    1 禁忌搜索算法的相关概念4 M9 @; Y9 z. {; }3 S7 i+ \4 l& X
    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。
    - d: e) O; c  G! Z2 ]6 C5 [1 Q7 w. u, U! W3 g2 a& \- H( a* C+ _
    (1)邻域& w: Q+ H: w2 b9 V# C
    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。& q4 G9 V, N% {& v
    & W! x7 N6 ]& \4 ?* f+ v
    ' t6 g3 E! C( R# b- n9 q
    + y0 e5 o2 }7 t3 M

    : k4 N" ?( @4 M1 s& m; F( b(2)侯选集合
    . D8 I/ p) \0 \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。
    * ?; g8 j3 @/ w
    / E! `+ M1 o9 o4 B(3)禁忌对象和禁忌长度; q2 {- C/ k) k9 I9 }) w& p6 O
    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。& Q3 D( E3 z  ?; k
    " e) i* ^4 x" Y0 [  C
    (4)评价函数% q2 C9 \5 I% e$ y# i1 H2 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。0 X* U* s" h2 c, {/ E6 D" o

    , D7 D4 o$ u( I" q0 O9 F! t2 s(5)特赦规则
    ; x" p6 C5 r! F1 W; P5 H+ V6 J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。  o( i6 V* c$ f0 x/ Z- R8 ~

      E( z: U5 R' H% w(6)记忆频率信息
    * M9 O4 b1 l, U: h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。4 W# j9 I9 O$ m5 v/ Q5 ?
    1 ^( R7 B# Q3 k. E& O! N/ Z4 ~
    2 模型及求解
    ' ]& L/ v: g0 U. `/ e3 Q! E我们用禁忌搜索算法研究如下的两个问题:
    # M9 a' Z2 t2 Q! F; f
    4 W" b7 W2 k+ `( c6 d$ l(1)研究 1.2 中同样的问题。
    2 [2 w4 c6 H4 s% w1 G5 \
    $ f* u5 D" E) G: W- _0 n
    % ~) g/ V+ Y9 W: f9 ^( N. p( z0 L1 t# \

    # \( p: k% t( S! m  V' g( H1 n# k6 }: A" c

    " S4 y* S( H5 q3 |1 A* {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)。
    ( A; Q$ i1 c; T
    ! }  t; D# E( y  ]) B* d- g8 m6 o9 y; a

    4 v1 f1 i, R$ u(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。
    ; r0 s: w. P$ \; ^: N% Z
    / y; U3 r& M- W; O2.1 问题(1)的求解# `& E' K- e8 L& ]& {! H
    求解的禁忌搜索算法描述如下: (1)解空间4 ]3 g% p/ B: N& T0 ?4 b/ u5 t
    " b) ~1 W8 \6 W* e) e* d, i

    # m% S4 i) _/ `1 {1 V8 F$ X
    / c! W: z1 {* v! `' N2 _& \1 C9 L* o

    (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

    3 ?, g5 c, n# q/ S
    5 l. }6 O6 g% W+ _+ F4 K
    (3)候选集合* J  j, `) o: _+ Y! D

    # O: N# ~/ K3 O8 n' Q! F7 H* D' w) R& g) x+ P( T1 K" J1 j2 n
    * X% v3 H+ D: D. a% r2 h7 _3 g1 a

    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

    1 ]+ e$ U9 \- M4 x. n" p# r

    2 }# R) ~: B7 B' E" [9 v
    $ I! D" W$ [7 a0 Y) i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。
    6 O4 X2 F6 E" N2 r; [
    1 H" u. |. M& B6 n4 s(5)评价函数7 g0 G' |. V  G6 P; B4 S2 I, F$ L

    4 F: y: b- u5 p  L. A+ a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
    & T; F& G) {8 K- i( e; ]
    3 L9 z  G- f) N
    5 o- s1 ~5 F, z0 H% ^( G/ s4 ~; z" h1 g/ s2 Z- q( s
    禁忌搜索算法的流程

    禁忌搜索算法的流程如下:

    % Q8 d* t' \9 \1 B$ G# Z
    # ~5 ?. d$ X; n" r9 [& k

    ' ?, f* @4 v8 b/ a4 L% V+ t: d
    9 X' v  b( S6 I5 f, b% I$ u& S% b) E2 _7 z9 b. I) C
    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
    " @: [3 N, {3 b6 j! z2 o
    " g) i' d0 Q8 n$ ]/ D) U6 G+ o: z% E; s
    3 p" H* b( T+ ^+ ~# b6 r" ~
    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:

    * u/ v9 p+ i2 J* g& p- t7 M) I
    ) p1 V5 K9 b7 [6 _$ G
    ! D* l4 R- i% h3 J3 n. n
    2 ?  D( J0 M8 u! [0 ^
    ————————————————
    ) S0 d0 U! ?9 |! y/ }* f& j. B4 a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。% p# V& p. b( |; v
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89670768
    $ m: V8 Z4 t7 F
    $ I( Z2 ^/ H  @! {$ K$ b" N* z3 {, d1 }' F- p* @  \
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