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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
    " S8 w% u( Y3 d/ k. R& |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。7 \3 y9 j$ ^. V% L0 ~. e

    ) V  N6 {5 G0 P7 M; I' ?(1)邻域8 b1 r/ g8 L3 X
    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 l- i5 f7 H& O8 v, c' L& q1 ^5 {

    8 C$ C0 s8 v8 K/ c) G2 M
    3 [* O0 D# _! a: _
    2 |# |- _* ?; h: x(2)侯选集合
    $ x. f) k5 m6 ?+ u2 E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。; `& y0 k, q7 j7 G. N: ^
    " K# r1 N' O0 T# B6 c# E; u
    (3)禁忌对象和禁忌长度
    + {0 r; U) [! _- s! t6 V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。, r6 _6 E0 h4 U) U8 ?- ~) p/ b5 L
    ( d$ Y% Z+ L0 _9 K4 R  V' T# x3 [
    (4)评价函数" {* U+ S* t9 Y1 C# M
    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。# n" f; P6 {( @4 ?
    4 W5 V% j/ i' f% V+ J; D6 B& p
    (5)特赦规则
    . g+ Y; Z! v2 U( h2 R& A* y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, P7 h. u  q& G% J8 @) {
    3 y6 [9 N& n* S1 K; l(6)记忆频率信息
    6 j! v0 I9 _2 F, s4 l- ~  c; A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。1 j3 F) H" P* W' p: ?8 l

    % Y+ |1 x+ G4 q# h2 模型及求解
    $ y& Q4 \, e  r1 D, i# _我们用禁忌搜索算法研究如下的两个问题:, P/ H) ]9 h" v+ c

    - q2 E  ^2 {+ q) g* u+ ]* P(1)研究 1.2 中同样的问题。& T+ d- G" {( @; r' o6 g9 Q* O
    6 B  z* \9 W' H2 X" Z
    ) H  @$ i2 g- r5 o6 u. l

    5 \& P% c; j6 P" o& n- W1 ~# D
    5 O8 W0 r$ E* _- w- p' t4 F4 R5 `' K
    ' ~# s/ h, L+ p' W2 n* V* h
    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)。+ u  {2 m  @  b/ ^8 p+ ^- N+ w  [

    ' P+ R' l4 ^( n4 u7 [8 c
    6 ?" H" A2 M# W; X5 o. b5 P) Q8 E& Z$ `
    $ m8 {5 d7 K4 W8 U4 ^' }8 b(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。5 o( W  s% O2 J" m( _5 a4 j: L! \. O
    4 S1 `' V: ~) y) G! v
    2.1 问题(1)的求解4 }. @3 t5 }# z. X3 t* D' K+ k1 \# R6 U
    求解的禁忌搜索算法描述如下: (1)解空间
    ) l2 o/ L5 D/ U# L" v; ?" ~5 {1 D/ }0 v
    ; j0 x/ ]# ~3 K- N, p

    2 O% ?7 `& z; z* P

    (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 O' z/ R" }2 l+ t: {9 y

    " @  R5 o4 G5 w# G5 V7 |; \/ _(3)候选集合: K& [  _* M" [& G
    , {; x4 I$ Z, _& T
    . Y3 f% n5 I& J, g, D6 i6 k

    : ]4 I7 w* I4 C! t3 y' Y; ]! Z6 \

    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* s% D1 {! q$ ^( c* f- p# J' g# Q( ]

    . f1 x5 n8 t6 u2 F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。/ d" e2 [0 P  o3 W; }

    7 h9 u5 V" R8 J  e6 e* t2 q5 n8 R(5)评价函数
    # e' G# |4 i3 n: z0 A. \  u* l# O# i  H: C
    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3 u9 o, q+ f6 a9 g. I
    - f' r- u6 ^9 d5 R9 }; p

    : }  i6 d1 j5 m6 ?. k6 m3 A5 o; d9 m+ O
    禁忌搜索算法的流程

    禁忌搜索算法的流程如下:


    / B1 t/ l9 ~1 D& L" M5 b+ N
    . Z7 h3 C& [0 @/ a9 g8 N$ \6 {/ \
    6 J. Y. _# ]% Q* j, m. C
    1 Q3 J- b% {9 Q6 ~
    0 J4 @, ?: \0 O' D9 [# 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& k# T6 j) S3 X

    9 F& B" k6 U/ v7 f: C# V# p; x. j0 B, v

    + i& t  f1 N* J$ M6 V% v. Z3 l2.2 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:

    9 {2 Z' P( J& Q/ H% L) ^% k) {

    & t8 @  l. r+ E7 `% }: I5 e
    1 C7 P( r0 B( l- K5 f$ h0 r
    4 P( K5 V$ `8 b4 B- B————————————————# j' K* f( f9 R2 Q  X
    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。
    & b- B3 K- }1 e原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89670768: @- w0 h+ w* U- @2 h: V

    . O  |: t1 h, S5 z! G' W9 y  f) @& _1 n$ Q8 k
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