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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
    " b! e) a9 U6 V. j& N* G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。
    ! w3 D: V$ k4 g* v1 n/ Y, f- {; v8 A, @6 v$ ~, Q% |) r; K
    (1)邻域0 k+ ^3 q" A% G, T# ]4 D
    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。( O, m% @8 T" @

    5 \! _3 O, I) v3 H! F8 f4 S( H, P) E( T: [: u0 p; R

    ' ~  U# [& a$ k% c% ]0 I' v6 ^9 d
    (2)侯选集合0 }2 i  C/ J! F  k0 t! J$ ~
    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。2 n3 S' V4 B1 B4 E2 J
    ! J$ w" {% |9 Z& Z
    (3)禁忌对象和禁忌长度' x/ M6 g4 ^2 _7 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 D4 ^0 u! B5 h. N* M7 L

    ) B' g7 v& M  J7 K(4)评价函数7 B# X, k. u& Y9 K
    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。, @  U- l4 N/ f5 T# v
    5 ~# X% A+ o. x
    (5)特赦规则
    ) o+ k/ ^! |: p8 L1 |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。; W& y) c3 X5 ?( Z

    ( N+ t5 k  l* _(6)记忆频率信息3 e0 }0 F6 N- w: n7 T2 X1 [! T
    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。& G, w# M8 T" }1 `! a

    0 M* j# V8 U7 T7 O2 模型及求解
    % v2 r( a8 q$ M; T我们用禁忌搜索算法研究如下的两个问题:
    5 [5 U% c. j1 o2 L. c  m
    " }( W8 Z2 L( ]" n8 L(1)研究 1.2 中同样的问题。% U6 y! ?& q7 v
    3 [" z! f* J* o) a7 ~0 D) w* c
    - ?! v  W) l, c

    7 S% @8 A' ^3 J  ~# N$ E! z7 |% v0 ]4 N) l! d8 K

    6 `7 p' |7 w' e" q/ i5 P+ u! Y  F9 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)。% C$ w) o" z* n; ^, F7 [
    ( z, W8 k9 H) N1 {
    : [4 A6 g" }4 b9 l. x+ N! a

    / D9 d0 ^. Z. y- x# A" S6 T) t( y(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。
    9 A( |2 ~9 u( R: I. D% _  j  s0 ]" I% z' X  T8 ^8 G' s( ~
    2.1 问题(1)的求解6 [6 n3 \' M& ]" t
    求解的禁忌搜索算法描述如下: (1)解空间
    $ E3 t5 d& E) j* w( a, U4 h( O5 k3 B+ W/ A; A0 @

    & j' `! L; o+ q/ z; @
    & ^3 V( F+ y8 m) v3 e$ q- s) V3 [

    (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


    " X8 r& E! U1 z
    2 l. D! b3 s2 ]7 ~% u, R% Q* D# ~(3)候选集合' m$ T' _4 S5 g% E

    3 |* c4 L" p, W) {# w" f$ a' z+ D
    8 |" Y$ [" z1 q* P9 w% H
    5 j% V* j: P6 _0 g( E% 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

    $ }' E( t' x! ?0 j7 M5 s' g

    , n; K) a/ s8 h% b9 G) X/ l( m9 Q* `# L3 ~7 i" [! P
    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。2 A" q6 [- V5 U" i! \

    6 N  e( L! v, @- d& b/ E7 X4 z(5)评价函数
    ' M3 n2 j, w$ M0 k, }) B) x6 ]+ {" ?& ]3 S8 r9 p) U
    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
    ! ~# Y4 r, \, |/ c5 x$ ]# N- R' E% O+ j+ X4 Z' }$ @, Z

    / e8 {' s& d3 w" a2 L
    - X" f# a7 Y+ [, e/ }! Q* h. C. }禁忌搜索算法的流程

    禁忌搜索算法的流程如下:

    0 _! l7 I+ Q1 X* u+ G  N. Y9 W9 {

    9 y. ]* c/ D# ^. |  ?8 x  V% C7 E6 F. }/ O" O- D

      X: L2 p% a; r/ {; [
    ( h# A7 q  @& B, ?- ~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  L+ S1 k* P/ r: V2 {/ U* |

    + y( T, G" h8 n' Y' l1 l9 [" K
    ' `& o; |* V% g- Z+ |. ?; D3 X# D- R4 _, h) H7 b0 ?
    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:


    , C3 I! c7 U' a- W  j' N
    , }5 w3 b0 O% {; [4 g6 a/ y+ E4 |% d" V

    9 q+ H# a2 ]' R————————————————9 C; o% A/ o) N8 e+ e: S
    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 N" I  y! A$ ~+ @6 v* w* A
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89670768! [7 I3 G2 O" J3 h1 N* l
    " W  W$ u. U2 o% Y7 I4 d2 g

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