1 禁忌搜索算法的相关概念
9 H; H) J7 e7 z7 `- y- |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。
$ H3 [: Z1 C. ^1 @2 M4 ^$ g: S+ R* o" G* q; U2 K8 v$ j$ N
(1)邻域
; u, ~" Z" H* Q: G. }* I2 |( ]5 w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。
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! e! s% S. h/ `1 n - e( P" ^% j9 G) X* L+ o( Y6 }& c
$ ?! X, k/ L: b1 ~0 i8 R
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(2)侯选集合7 M6 {# n5 l) ]$ [" ?
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。6 K& `1 ]. U8 Y0 ^* M; s
/ r9 T5 ^4 r1 v# R# P+ v(3)禁忌对象和禁忌长度
4 |" Y4 Q# f3 y$ D) c& x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。
: k# e! |( J3 X7 L m* w8 h6 x) o0 ?- t5 r! C& V
(4)评价函数
% z0 B2 u+ [/ D/ _' {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。
- M8 g7 x5 L5 I0 J6 t5 R* p0 ?0 E) K5 R
(5)特赦规则
1 ?- {- C3 K; _7 x$ ~0 d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。
' d- t3 j# A! V. O1 B/ m- c
; ?7 b$ O& u- i2 r(6)记忆频率信息
6 h) n2 i1 R& _- O; k- g, i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。* |( M6 f9 b5 t2 v2 s& |
8 u" U0 |% y7 P9 R# L; K
2 模型及求解
_$ s& F6 k4 ?+ c5 U: _我们用禁忌搜索算法研究如下的两个问题:7 y3 b/ q$ O( z
! {# M/ H0 g0 Z
(1)研究 1.2 中同样的问题。$ ?6 A) X$ D* K, l/ j- X
8 P: Y& Q y- s$ l 4 X& H- }- ~+ D6 Q
: n8 p3 ]. r: b6 r! X# e: q
# _7 Z+ \2 |8 |" v
) e- I" g. z8 S$ L+ d
/ |. @5 {6 B1 W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 D p# L8 e( u, t
O% L/ I; s2 C( X, b8 R![]()
s7 n4 i0 \1 r" q0 F( R7 T5 y$ q/ d t
(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。4 Y* s7 S. U1 g4 `" k
) J' d3 T$ t, R* J1 [
2.1 问题(1)的求解5 ~" x( a$ u1 r# t6 k
求解的禁忌搜索算法描述如下: (1)解空间% d8 C$ q6 M4 a- Z# d1 O( o, i" t5 F
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, a6 a$ O$ r. }% @8 D
4 @! T2 Z% Q& n3 l
(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 # _: r* b* W' ~" {2 G4 F4 K
2 j7 u* @% U# [. ]& \& w( _
(3)候选集合8 K' K# \. N. j" ^. E$ L p6 m
4 n8 m+ N! |5 A" @( B4 O3 ? : d( A _! @3 E' b4 m* ~) d$ [
1 K" T0 o" h6 e& D# h0 {' a7 \
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
: R' U f0 b2 E% p. u; H& @8 D; q0 I![]()
4 M4 S5 H* t" x% [' }: j2 C
$ y. h& Q5 Y& C+ t) ?) }: b' N& C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。
1 a: d# Y( X- ]: u5 R
5 U- D1 w: u/ q& u. j! T. S& s(5)评价函数
$ M5 y* L0 u8 i( V5 D( ?5 O# }3 m* D3 A) @8 o% `# V
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
5 Y5 U; q1 b( ~2 k4 [. x9 Z3 U C) L" m( M C# s( L2 U
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禁忌搜索算法的流程禁忌搜索算法的流程如下:
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9 Y# z, L6 K7 W6 T7 ?% v5 g3 ?1 R8 N. Z
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% j- b' @& o- ~* J( }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4 v- a8 F# `/ Z! ^
8 F X% y8 G3 i
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1 W8 n j8 f4 g, n2.2 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: ![]()
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