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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
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1 禁忌搜索算法的相关概念
3 X3 ?9 Q8 m0 I2 H: F/ |- T6 s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。
0 G) w' w+ p6 Y _# j( z* x( t Y& U" r+ I k
(1)邻域
, x0 r4 ^( z! s9 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。/ X; l3 r! h& J
- G$ n6 Z" P9 P) P! W ]3 a/ r! X
![]()
+ }+ T& l M! d2 b4 [/ S+ G9 O- b; B- A; e
) b* v' c! z% z( H L9 `' O
(2)侯选集合
( ^3 t5 l" c& G( K" y7 K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。3 g' X% G4 \ f: u' A# j7 P
% Q* r- X' u2 v; S! Y(3)禁忌对象和禁忌长度
$ X3 D7 ?; e' i# j D# 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。3 |/ r' d7 H: p& I: d
( ?" a0 i+ ~5 p4 V
(4)评价函数
9 @0 {6 Z, M; H' N8 W' U) y, ~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。/ V3 d H5 R) p0 m+ X
" }& P" p8 w8 a+ B
(5)特赦规则* ~1 s* K" f$ W0 L) P
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。
^9 k1 m! U7 b) h; k$ r! Q
: ~, r, V/ d: T, l2 q) r. K! @(6)记忆频率信息5 @0 {+ D8 E2 X$ P" l
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。( D3 h. R4 R+ V& A3 K, q+ M
' p' Z- U3 t, @. M8 R1 g" R2 模型及求解' B- E6 n k6 T# c$ z2 j6 h
我们用禁忌搜索算法研究如下的两个问题:3 T. J8 e5 A) K- p
6 Q4 W, Q2 p% V5 E9 h(1)研究 1.2 中同样的问题。
, m0 Z* [# U7 o5 ~8 i
3 g; U- D b6 d0 t![]()
$ |+ M0 V. ?/ C7 y( _" s3 p8 ]# X* [. A9 i4 f# z$ A
: V8 @% D3 i! W 3 O; I' _# n G% v! r- ]& N! z4 z$ o
& Q# `' f m+ I1 \0 y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)。- J7 M2 i9 q0 M8 j P9 w4 s3 _4 \
; J0 k+ w* b2 _+ a" C # c5 O, ^$ {5 f5 s( m! d0 c
, I& E+ G7 S' c) {8 I# w7 _
(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。
. {' u0 L* P6 Z' T# {, X7 Z* i1 ?! ~/ C, ^- e! r$ Y6 P4 S7 ?
2.1 问题(1)的求解
4 [# H* D# Q7 x& p. f6 s/ Y求解的禁忌搜索算法描述如下: (1)解空间0 m3 o. w' K7 J h
) H/ \( I- \1 v( j
![]()
& \& c, }/ x B$ U0 `: x1 M1 V% {. g5 a% A9 H9 F
(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 ![]()
6 b# j7 ]+ _9 u9 X& \
1 {* M9 Q3 F: t/ @( _( ]0 r(3)候选集合2 L L! |2 k) z2 `6 g9 w" g
) G( T- k* J4 F$ O. O " ]: ]( Z$ I+ a
9 y! a8 e; A; v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& G. `% o$ \6 W 0 P% t: O ^" N3 w9 M
, A/ @' {) U1 a/ `- d
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。. C4 L9 k- L+ G: Q
, v- K% T2 o1 n+ _7 J7 s0 F+ z7 l4 e5 u
(5)评价函数
# M* x, D q, U
% r: T" N. x( z/ P" s( e; e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 Z$ D3 j W, M, t$ J' Y9 ?0 l( T1 p' ~* {
![]()
) J* J0 C7 Z5 |) y5 q5 a+ r7 c! D8 A5 D
禁忌搜索算法的流程禁忌搜索算法的流程如下: * p/ z, r. I2 r7 c" S
) H. e' A) d1 y- b! ^# W) e! |8 F& b
7 ?" I: [4 O" \2 {
![]()
4 S7 f( `6 P) l" g4 `
1 e& ~. \ k: d) U3 U! B+ H6 @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
9 ~% ? \" j; z+ d0 j
9 v! t& q- v' S3 M1 b) \![]()
! T9 M- z9 d3 y1 J
8 Z1 E+ B3 u( g' ~4 o4 h2.2 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: ![]()
) O0 \4 e* p4 P
1 {+ K; y# O+ ]6 I# Y+ E, W5 n 2 i* Z2 U, S t! H" `
# q+ N [5 W# \
————————————————. @9 Y) \, \$ J t6 L5 _- [
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