禁忌搜索算法

注意：移动的意义是灵活的，目的是便于搜索。 注意：移动的意义是灵活的，目的是便于搜索。
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二.禁忌搜索
2. 构成要素
禁忌表 禁忌表( 的作用： 禁忌表(T表)的作用：防止搜索出现循环 将移动、 ① 将移动、移动分量或适值作为禁忌对象 表的长度称为Tabu-Size， ② 表的长度称为Tabu-Size，可以用来控制局域 搜索和广域搜索 表是动态更新的——把最新的解记入， ——把最新的解记入 ③ 表是动态更新的——把最新的解记入，最老 的解从表中释放(解禁) 的解从表中释放(解禁)
第三章 禁忌搜索
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第三章 禁忌搜索
一.导言 二.禁忌搜索 TS举例 三. TS举例 TS中短 中短、 四. TS中短、中、长期表的使用 学习TS TS的几点体会 五.学习TS的几点体会
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一.导言
1. 问题描述
min f ( x)
目标函数
s.t. g ( x) ≥ 0
x∈ X
约束条件 定义域
注：X为离散点的集合，TS排斥实优化 为离散点的集合， 排斥实优化
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一.导言
2. 局域搜索
优劣性 通用易实现， ① 通用易实现，易于理解 搜索结果依赖于初始点和邻域结构， ② 搜索结果依赖于初始点和邻域结构，容易陷 入局优
x0
x0
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一.导言
2. 局域搜索
优劣性 通用易实现， ① 通用易实现，易于理解 搜索结果依赖于初始点和邻域结构， ② 搜索结果依赖于初始点和邻域结构，容易陷 入局优
2. 局域搜索
示例 方法： 方法：全邻域搜索 第 1步 N(xbest)={(ABCDE)，(ACBDE)，(ADCBE)，(AECDB) ，(ABDCE)，(ABEDC)，(ABCED)}， ， 对应目标函数为f(x)={45, 43, 45, 60, 60, 59, 44} 对应目标函数为 xbest:=xnow=(ACBDE)
则令 x = sk ( x) ，本次移动到邻域 本次移动到邻域N(x)中未被禁忌的最 中未被禁忌的最 优解 sk ( x)
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二.禁忌搜索
2. 构成要素
渴望水平 渴望水平A(s,x)是一个取决于 和x的值，若有 是一个取决于s和 的值 的值， 渴望水平 是一个取决于
C ( s ( x ) ) < A ( s, x )
/~glover/
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二.禁忌搜索
2. 构成要素
解的表达 编码方法：用数学的形式来表示问题的解。 ① 编码方法：用数学的形式来表示问题的解。 初始解的产生： ② 初始解的产生：随机产生或者采用启发式方 法产生一个可行解。 法产生一个可行解。 适值函数C(x)的构造 的构造： ③ 适值函数 ( )的构造：往往直接将目标函数 f(x)作为适值函数。 作为适值函数。 作为适值函数
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练 习
定义邻域移动为：位值加1或减1 定义邻域移动为：位值加1或减1 对整数编码[ 对整数编码[ 2 2 3 5 3]，下列编码是否在其邻 3]，下列编码是否在其邻 域内： [2 3 3 5 3] [2 3 2 5 3] [2 2 3 5 5]
是 否 否
[2 2 3 4 3] [2 2 2 5 3] [2 2 3 4 4]
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二.禁忌搜索
2. 构成要素
选择策略 选择策略的作用：保证TS具有跳出局优的能力 选择策略的作用：保证TS具有跳出局优的能力 当前解x每一步总是移动到邻域 每一步总是移动到邻域N(x)中未被禁忌的最优 当前解 每一步总是移动到邻域 中未被禁忌的最优 解，即若
C ( sk ( x )) = Opt {C ( s ( x )), s ( x ) ∈ N ( x ) \ T }
为了得到好的解，可以采用的策略有 扩大 为了得到好的解，可以采用的策略有(1)扩大 邻域结构， 变邻域结构 变邻域结构， 多初始点 多初始点。 邻域结构，(2)变邻域结构，(3)多初始点。
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二.禁忌搜索
1. TS的提出 TS的提出
人类在选择过程中局优记忆功能， 人类在选择过程中局优记忆功能，比如走迷宫 时，当发现有可能又回到某个地点的时候总会 有意识地避开先前选择的方向而选择其他的可 能性，这样就可以确定性的避开迂回搜索。 能性，这样就可以确定性的避开迂回搜索。 借鉴人类的智能思考特性， 借鉴人类的智能思考特性，采用禁忌策略尽量 避免迂回搜索就构成了TS算法。 TS算法 避免迂回搜索就构成了TS算法。 Glover在1977年提出 。相对于LS，TS的优点 Glover在1977年提出TS。相对于LS，TS的优点 年提出TS 是能够通过接受劣解来逃离局优， 90年代初 是能够通过接受劣解来逃离局优，在90年代初 开始受到广泛的关注。 开始受到广泛的关注。
是 是 否
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一.导言
2. 局域搜索
局域搜索算法过程 Step 1 选定一个初始可行解x 选定一个初始可行解 0，记录当前最优解 xbest:=x0, T=N(xbest)； ； Step 2 }=Φ时 或满足其他停止运算准则时， 当T\{xbest}= 时，或满足其他停止运算准则时， 输出计算结果，停止运算；否则， 输出计算结果，停止运算；否则，从T中选一 中选一 集合S，得到S中的最好解 中的最好解x 集合 ，得到 中的最好解 now；若 f (xnow)<f(xbest)，则xbest := xnow ，T=N(xbest)；否 ， ； 则T:=T\S；重复Step 2。 ；重复Step 2。
( )
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二.禁忌搜索
4. TS克服局优分析 TS克服局优分析
从选优规则看 始终保持历史上的最优解， 始终保持历史上的最优解，不以当前解为最优 从停止规则上看 不以最优判据为停止规则， 不以最优判据为停止规则，而是指定最大迭代 步数为停止条件，这样不能保证最优性。 步数为停止条件，这样不能保证最优性。
{
}
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二.禁忌搜索
3. 算法步骤
Step 5 ∗ 若 C ( x ) < C x ，令 x ∗ = x ， x ∗ = C ( x ) ， C A ( s, x ) = C x∗ ； 注：Step 5的作用选优并记录历史最好点， 更新渴望水平 Step 6 更新T 更新T表，转Step 2 ；
( ) ( )
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一.导言
2. 局域搜索
邻域的概念 例： 解的邻域映射可由2 opt，推广到k opt，即对k个元 解的邻域映射可由2-opt，推广到k-opt，即对 个元 素按一定规则互换。 素按一定规则互换。
邻域的构造依赖于解的表示， 邻域的构造依赖于解的表示，邻域的结构 在智能优化算法中起重要的作用。 在智能优化算法中起重要的作用。
1邻域移动 定义邻域移动s，例如， ① 定义邻域移动 ，例如，在函数优化问题中邻 域移动可以定义为给定步长和移动方向； 域移动可以定义为给定步长和移动方向；在 组合优化问题中邻域移动可以定义为某种排 练序列置换。 练序列置换。 邻域是由当前解x及其通过定义的邻域移动能 ② 邻域是由当前解 及其通过定义的邻域移动能 够达到的所有解构成的集合。 够达到的所有解构成的集合。
所有子集组成的集合。 所有子集组成的集合。 N(x)称为 的邻域， y ∈ N ( x) 称为 的一个邻居。 ( )称为x的邻域， 称为x的一个邻居。 的一个邻居
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一.导言
2. 局域搜索
邻域的概念 TSP问题解的一种表示方法为 问题解的一种表示方法为D={x=(i1,i2,…,in)| 例：TSP问题解的一种表示方法为 的排列} i1,i2,…,in是1,2,…,n的排列}，定义它的邻域映射为 的排列 2-opt，即x中的两个元素进行对换，N(x)中共包含 opt， 中的两个元素进行对换， 中共包含x 中共包含 个邻居和x本身 的Cn2=n(n-1)/2个邻居和 本身。 个邻居和 本身。 例如：x=(1,2,3,4)， 例如： ， 则C42=6，N(x)={(1,2,3,4), (2,1,3,4), (3,2,1,4), ， (4,2,3,1), (1,3,2,4), (1,4,3,2), (1,2,4,3)}
成立，则s(x)不受T表限制。也就是说即使存在 不受T 成立， 不受 表限制。
s ( x) ∈ T
x仍然可以移动到 仍然可以移动到s(x)。 仍然可以移动到 A(s,x)一般选取为历史上所能达到的最优适值。 一般选取为历史上所能达到的最优适值。 一般选取为历史上所能达到的最优适值 禁忌策略和渴望水平共同构 成了TS的两大核心移动规则 成了 的两大核心移动规则
A B
C
D
E
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一.导言
2. 局域搜索
示例 方法： 方法：全邻域搜索 第 2步 N(xbest)={(ACBDE)，(ABCDE)，(ADBCE)，(AEBDC) ，(ACDBE)，(ACEDB)，(ACBED)}， 对应目标函数为f(x)={43, 45, 44, 59, 59, 58, 43} 对应目标函数为 xbest:=xnow=(ACBDE)
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二.禁忌搜索
2. 构成要素
停止准则 ① 设定最大迭代次数 ② 得到满意解 ③ 设定某个对象的最大禁忌频率
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二.禁忌搜索
3. 算法步骤
Step 1 ( T 选一个初始点 x( x ∈ X )，令 x∗ := x， = φ ， * 渴望水平 A( s, x) = C ( x ) ，迭代指标 k=0； ； Step 2 则停止；否则令k=k+1；若 若 N ( x ) \ T = φ ，则停止；否则令 ； k>NG(其中 为最大迭代数)，则停止； (其中NG为最大迭代数 则停止； 为最大迭代数) 注：N ( x ) \ T = φ 表示非正常终止，造成的原因： 表示非正常终止，造成的原因： 邻域小， 表长。正常设置为( 表长度 邻域大小) 表长度< 邻域小，T表长。正常设置为(T表长度<邻域大小)。 Step 2的作用是设置循环体出口。 的作用是设置循环体出口。 的作用是设置循环体出口