1 禁忌搜索算法的相关概念
* Z+ j# ~3 s, X6 ?. c# ?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。
3 [5 T. m2 g# Q2 g+ n
7 l2 H6 A+ y: d6 Y* b: o/ n. ^6 m6 d(1)邻域; T+ s; u3 {9 o+ _9 @" D3 E& W5 u2 K' e
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。. b2 z% W c7 t! N8 y/ j
' ^. c- k+ d/ P6 k4 N/ H
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1 u0 d R k* ^- y% X+ J$ j) W
( W% ^( l- M x* q9 Y* ^. y; p o% p% t* H, D I
(2)侯选集合8 c- W. R+ r+ z
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。) Y7 @- z& h7 s$ D
7 _6 Z q5 g7 U- v
(3)禁忌对象和禁忌长度
7 s! a& O$ C6 X. ]6 X$ z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。
7 M- d9 l+ v$ H- P5 q# f) A- C4 d) G% P: l4 U4 o1 _
(4)评价函数$ h# ?. ~7 x) b2 @/ ^
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。4 y- F9 `4 J# L2 n
5 j2 w4 l9 @6 y! ^' I9 g! b# E- c(5)特赦规则1 H5 G2 m4 l" n! |% I
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。
# E2 R% f Q% U8 T" x/ T8 b f/ M3 H7 k& o& O- `( }5 t8 b- w
(6)记忆频率信息) K* n/ r+ i) D) k$ x% s8 Q) G6 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。 ^( k+ k2 e9 N {4 b* i
3 w3 y+ [, }4 C. b8 y0 m2 模型及求解
0 n4 Z; E- e1 L. y) x" T: m# ^3 k我们用禁忌搜索算法研究如下的两个问题:
# t$ u- R4 u. g! x
. m- E5 T7 w `; ^: V3 v% S) v" ] i(1)研究 1.2 中同样的问题。% I9 z6 |! u. k1 F
- V2 C4 I9 T1 ]7 Q
% q1 I$ ]8 f6 a: {
: H3 [2 |# p0 O- e6 D
, o+ r9 b' |6 J, C$ _" I2 `![]()
9 d5 Z: B. q+ w( ?9 \2 d( l, C, g, x4 y6 I2 [" Q6 z
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)。
: `) d2 s# @1 i4 J5 V0 y: _9 q4 D- B( r& |
4 b! f5 _1 ^! D1 U5 ] v6 [! r
/ x, m1 m0 t$ B6 N7 E9 l(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。! {% }1 F5 s1 w/ _6 q
2 P) E; q% l9 f1 Y4 |5 M. {2.1 问题(1)的求解
% C9 k5 S5 j3 D) P( U# W求解的禁忌搜索算法描述如下: (1)解空间! ~: U' b5 l. O/ p9 H
. b- B$ L7 \" g8 T. Z; D2 M
3 ^. t0 u9 j7 J' u. H* T
( R ^4 t9 O; i" h(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 8 R* C' w: ^# d, m
}3 {1 U( t! l8 G, {. R3 b(3)候选集合
5 e: k* o, }7 [. G+ K; `- Y2 c8 c
6 M- A6 S" q4 l/ A" h4 G& H![]()
! ]! S! u+ r; e! ]$ N1 m
" q1 K, {0 h Q0 U9 `# l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
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! `9 s i3 D0 J6 n4 p* B+ n3 S i9 S8 v% N8 `% O
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 o( g( p1 w( l+ w8 o5 O7 @. G
+ P5 x* B* C* U1 ^7 { t/ d
(5)评价函数1 ~; M1 _) o% k, ~: {
7 [# l1 P5 Z) W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 j; D# l. u! Y/ b6 g( c& D0 |% R3 R& A; G5 G
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" S) W7 W1 q: x# D0 d6 @, T. o& c- C% d3 h H" w4 w
禁忌搜索算法的流程禁忌搜索算法的流程如下:
" ?5 n2 T' F+ X; b9 f4 C( I $ W2 {8 P. }( v' N- d
- |1 _& w6 t1 |' R' ~$ W& h
; N5 F6 w- f+ S: i+ V. s6 V8 r( [; s
2 k- b8 F/ _2 h/ W
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
* V9 U; _1 r1 S; ?2 P5 S5 T( ^
6 |0 k" W1 ^4 t2 U, L' d) Z ( k, Z! m0 C5 p- O
- A6 _1 o: q' L% X4 W, \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: ![]()
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9 e1 Y3 p5 ^# E, a8 `/ e
" |8 e2 N: v$ g7 ?; M1 r' c! o
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