禁忌搜索算法

合集下载

第2章 禁忌搜索算法

第2章 禁忌搜索算法

问题
( 6 )如何利用更多的信息? • 通过记录其他一些信息,如当前最好解, 一个被禁对象(交换)被禁的次数,评价 值的大小等,来提高算法的效率 • BC 或CB 出现的高频率反映出这对顺序交 换对目标值影响较大,在现有的禁忌条件 下对BC 的禁忌长度应该增加 ( 7 )终止原则怎样给出?
禁忌搜索算法的特征
1 .解的简单变化
• 假设x , y ∈D ,邻域映射为N ,其中D 为 优化问题的定义域,则简单解变化 x →y ∈ N ( x ) 是从一个解变化到另一个解 • 这种变化在局部搜索算法中经常采用,如 从(ABCDE )变化到(ACBDE ) • 将问题的解看成变化最基本因素 • 这种变化最为简单
例2 . 3 . 4 第2 步
• xnow = ( ACBDE ) , f( xnow )=43 • H={( ABCDE ; 45 ) , ( ACBDE ; 43 ) } • Can_N ( xnow )={( ACBDE ; 43 ) , ( ACBED ; 43 ) , ( ADBCE ; 44 ) , ( ABCDE ; 45 ) , ( ACEDB ; 58 ) } • xnext= ( ACBED ; 43 )最好
由禁忌对象和长度、候选集和评价函数、停止规 则和一些计算信息组成 禁忌表指禁忌对象及其被禁的长度 禁忌对象多选择造成解变化的状态 候选集中的元素依评价函数而确定 根据评价函数的优劣选择一个可能替代被禁对象 的元素,是否替代取决于禁忌的规则和其他一些 特殊规则 计算中的一些信息,如被禁对象对应的评价值、 被禁的频率等,将对禁忌的长度和停止规则提供 帮助

禁忌搜索算法

禁忌搜索算法

3 禁忌搜索的关键参数和操作
3.1 变化因素

禁忌表的主要指标(两项指标)
禁忌对象:禁忌表中被禁的那些变化元素
禁忌长度:禁忌的步数

状态变化(三种变化) 解的简单变化 解向量分量的变化
目标值变化
3 禁忌搜索的关键参数和操作
3.1 变化因素

解的简单变化
假设x, y D,邻域映射为 N,其中D为优化问题的定义域, 则简单解变化 x y N ( x) 是从一个解变化到另一 个解。
4.5 T 3.5 T
2 禁忌搜索
2 禁忌搜索示例

四城市非对称TSP问题
第5步
解的形式 A D B C f(x4)=4.5 禁忌对象及长度 B A B 0 C 1 2 C D 候选解
对换 评价值
CD BC BD
7.5 T 8 ☻ 4.5 T
TS算法 框架





(1)是否有其他形式的候选集? (2)禁忌的长度如何确定?如果在算法中记忆下搜索到 的当前最优解,极端的两种情况是:一是将所有的对换 个数作为禁忌长度,此时等价于将候选集中的所有的对 换遍历;另外则取为1,这等价于局部搜索算法。 (3)是否有评价值的其他替代形式?有时计算目标值的 工作量较大,或无法接受计算目标值所花费的时间,于 是需要其他的方法。 (4)被禁的对换能否再一次解禁?有这样的直观现象, 当搜索到一个局部最优解后,它邻域中的其他状态都被 禁,我们是否解禁一些状态以便跳出局部最优?解禁的 功能就是为了获得更大的搜索范围,以免陷入局部最优 。 (5)如何利用更多的信息?在禁忌搜索算法中,还可记 录其他一些信息。如一个被禁对象(交换)被禁的次数 ,评价值变化的大小等。 (6)终止原则,即一个算法停止的条件,怎样给出?

禁忌搜索算法.pptx

禁忌搜索算法.pptx

候选集合
禁忌表
3,2
[1,4,2,5,3,1] f1=8
3-4
3,5
[1,4,5,3,2,1] f2=10
2-3
5,2
[1,4,3,2,5,1] f3=14
4,2
[1,2,3,5,4,1] f4=16
对x3交换3和2时最优f(x)=8,不满足藐视准则,且由于3-2已经在禁忌表中,因此 我们退而求其次选择f2=10对应的解,此时x4=[1,4,5,3,2,1] f(x4)=10,历史最优为5, 将5-3放入禁忌表中,由于禁忌长度为2,因此将最先放入禁忌表中的3-4移出禁忌 表。
禁忌搜索算法的流程
步骤(1)
步骤(2)
步骤(3)
步骤(4)
步骤(5)
(1)给定 算法参数 ,随机产 生初始解 x,置禁 忌表为空 。
(2)判断算 法终止条 件是否满 足?若是, 则结束算 法并输出 优化结果; 否则,继 续以下步 骤。
(3)利用当 前解的邻 域函数产 生邻域解 ,根据相 应目标函 数值的大 小从中确 定若干候 选解。
禁忌表
3-4
禁忌搜索算法(Tabu search)
x2=[1,4,2,5,3,1] f(x2)=6,历史最优为6
邻域移动(交换中间两个城市)
候选集合
禁忌表
2,5
[1,4,5,2,3,1] f1=9

禁忌搜索算法

禁忌搜索算法

禁忌表及其长度
搜索陷入循环
1的邻域
2
1
4的邻域
4
2的邻域 3
在邻域中找到最好的解
禁忌表及其长度 加入禁忌表,避免陷入循环
禁忌表长度为3:{①, ②, ③}
规则:不得接受与禁忌表中相同的解
禁忌表的变化:
第一步搜索时{
}
第二步搜索时{①
}
第三步搜索时{①, ②, }
第四步搜索时{①, ②, ③}
禁忌表及其长度
• 另外,为了避免对已搜索过的局部最优解的重复, 禁忌搜索算法使用禁忌表记录已搜索的局部最优 解的历史信息,这可在一定程度上使搜索过程避 开局部极值点,从而开辟新的搜索区域。
禁忌搜索算法的关键要素
➢ 就这些参数含义一般而言,设计一个禁忌搜索算法需要确 定以下环节:
• 初始解 • 邻域和移动 • 候选集 • 禁忌表及其长度 • 选择策略 • 破禁策略 • 停止规则 • 下面对这些环节的一般操作予以讨论。
禁忌表及其长度
• 禁忌表是用来存放禁忌对象的一个容器,放入禁 忌表中的禁忌对象在解禁之前不能被再次搜索。
• 禁忌表模拟了人的记忆机制,主要目的是阻止搜 索过程中出现循环和避免陷入局部最优,进而探 索更多搜索空间;禁忌表可以使用数组、队列、 栈、链表等顺序结构实现。
• 禁忌表是禁忌搜索算法的核心,禁忌表的大小在 很大程度上影响着搜索速度和解的质量。如果选 择的好,可有助于识别出曾搜索过的区域。

禁忌搜索算法

禁忌搜索算法
ABCDE
禁忌搜索算法
禁忌搜索算法示例
四城市非对称TSP问题
初始解x0=(ABCD),f(x0)=4,邻域映射为两个城市 顺序对换的swap,始、终点都是A城市。
禁忌搜索算法
禁忌搜索算法示例
四城市非对称TSP问题
第1步
解的形式
禁忌对象及长度
ABCD f(x0)=4
BCD A
B C
候选解(邻域)
算法的特点 禁忌——禁止重复前面的工作。
跳出局部最优点。
86 65471
35
http://spot.colorado.edu/~glover/
禁忌搜索算法
禁忌搜索算法示例
Max-cut problem: 将一个图切成2个部分(子图),
2个子图之间的边数最多.
7
函数值变化:f = 5
1
12345 67
例:
TSP问题解的一种表示方法为D={x=(i1,i2,…,in)| i1,i2,…,in是 1,2,…,n的排列},定义它的邻域映射为swap,即x中的两 个元素进行对换,N(x)中共包含x的Cn2=n(n-1)/2个邻居和 x本身。 例如:x=(1,2,3,4),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)}

运筹学中的优化算法与算法设计

运筹学中的优化算法与算法设计

运筹学中的优化算法与算法设计运筹学是一门研究如何寻找最优解的学科,广泛应用于工程、经济、管理等领域。在运筹学中,优化算法是重要的工具之一,用于解决各

种复杂的最优化问题。本文将介绍一些常见的优化算法以及它们的算

法设计原理。

一、贪婪算法

贪婪算法是一种简单而直观的优化算法。它每一步都选择局部最优

的解,然后将问题缩小,直至得到全局最优解。贪婪算法的优点是实

现简单、计算效率高,但它不能保证一定能得到全局最优解。

二、动态规划算法

动态规划算法通过将原问题分解为一系列子问题来求解最优解。它

通常采用自底向上的方式,先求解子问题,再通过递推求解原问题。

动态规划算法的特点是具有无后效性和最优子结构性质。它可以用于

解决一些具有重叠子问题的优化问题,例如背包问题和旅行商问题。

三、回溯算法

回溯算法是一种穷举搜索算法,通过递归的方式遍历所有可能的解

空间。它的基本思想是逐步构建解,如果当前构建的解不满足条件,

则回退到上一步,继续搜索其他解。回溯算法通常适用于解空间较小

且复杂度较高的问题,例如八皇后问题和组合优化问题。

四、遗传算法

遗传算法是一种借鉴生物进化过程中的遗传和适应度思想的优化算法。它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程,生成新的解,并通过

适应度函数评估解的质量。遗传算法具有全局搜索能力和并行搜索能力,适用于解决复杂的多参数优化问题。

五、模拟退火算法

模拟退火算法是一种模拟金属退火过程的优化算法。它通过接受劣

解的概率来避免陷入局部最优解,从而有一定概率跳出局部最优解寻

找全局最优解。模拟退火算法的核心是温度控制策略,逐渐降低温度

禁忌搜索算法

禁忌搜索算法
五个城市的对称TSP问题
方法2:一步随机搜索
第 2步 从N(xbest)中又随机选一点,如xnow=(ADBCE), 对应目标函数为f(xnow)=44> 43
xbest:=xnow=(ACBDE)
智能优化计算
4.1 Baidu Nhomakorabea部搜索
4.1.3 局部搜索示例
五个城市的对称TSP问题
简单易行,但无法保证全局最优性;
智能优化计算
4.2 禁忌搜索
4.2.2 禁忌搜索示例
四城市非对称TSP问题
第 5步
解的形式 禁忌对象及长度 B C 0 C D 1 2 A B 候选解
对换 评价值
A DB C
f(x4)=4.5
CD BC BD
7.5 T 8 ☻ 4.5 T
智能优化计算
4.2 禁忌搜索
4.2.2 禁忌搜索示例
四城市非对称TSP问题
智能优化计算
4.3 禁忌搜索的关键参数和操作
4.3.2 禁忌表
禁忌对象的选取
情况2:禁忌对象为分量变化
禁忌长度为3,从2-opt邻域中选出最佳的5个解组 成候选集Can_N(xnow),初始解xnow=x0=(ABCDE), f(x0)=45。
智能优化计算
4.3 禁忌搜索的关键参数和操作
4.3.2 禁忌表
第 6步

禁忌搜索算法

禁忌搜索算法

邻域
定义邻域移动为:2-Opt 对顺序编码[ 4 2 3 5 1],判断一下下列编码是否在其邻 域内: [4 3 2 5 1] [4 3 5 1 2] [5 2 3 4 1] [1 2 3 5 4] [4 3 3 5 1] [3 4 2 5 1]
邻域
定义邻域移动为:2-Opt 对顺序编码[ 4 2 3 5 1],判断一下下列编码是否在其邻 域内: [4 3 2 5 1] [4 3 5 1 2] [5 2 3 4 1] [1 2 3 5 4] [4 3 3 5 1] [3 4 2 5 1]
xnext=(ACBDE)
禁忌表

禁忌对象的选取
情况2:禁忌对象为分量变化
第2步—— xnow=(ACBDE),f(xnow)=43,H={(B,C)} Can_N(xnow)={(ACBED;43),(ADBCE;44), (ABCDE;45),(ACEDB;58),(AEBDC;59)}。
xnext=(ACBED)
情况1:禁忌对象为简单的解变化
第1步—— xnow=(ABCDE),f(xnow)=45,H={(ABCDE;45)} Can_N(xnow)={(ACBDE;43),(ABCDE;45), (ADCBE;45),(ABEDC;59),(ABCED;44)}。
xnext=(ACBDE)
禁忌表

禁忌对象的选取

禁忌搜索算法详解转载

禁忌搜索算法详解转载

禁忌搜索算法详解转载

现代优化算法之禁忌搜索算法(含题⽬)

禁忌搜索算法的实现_Python

禁忌搜索算法详解链接:

禁忌搜索是由局部搜索算法发展⽽来,爬⼭法是从通⽤局部搜索算法改进⽽来。在介绍禁忌搜索之前先来熟悉下爬⼭法和局部搜索算法。局部搜索算法

算法的基本思想

在搜索过程中,始终选择当前点的邻居中与离⽬标最近者的⽅向搜索。

算法过程

(1)随机选择⼀个初始的可能解x0 ∈D,xb=x0,P=N(xb);

//D是问题的定义域, xb⽤于记录到⽬标位置的最优解,P为xb的邻域。

(2)如果不满⾜结束条件,则:

//结束条件为循环次数或P为空等

(3)Begin;

(4)选择P的⼀个⼦集P',xn为P’的最优解;

//P’可根据问题特点,选择适当⼤⼩的⼦集。可按概率选择

(5)如果f(xn)<f(xb),则xb=xn,P=N(xb),转(2);

//重新计算P,f(x)为指标函数

(6)否则P=P-P',转(2);

(7)End;

(8)输出计算结果;

(9)结束;

爬⼭法

算法的基本思想

将搜索过程⽐作爬⼭过程,在没有任何有关⼭顶的其他信息的情况下,沿着⾼度增加的⽅向爬。如果相邻状态没有⽐当前值更⾼,则算法停⽌,认为当前值即为顶峰。

算法过程

(1)设置初始状态n=s0为当前状态;

(2)如果当前状态已达标,算法结束,搜索成功;

(3)获取当前状态n的若⼲个临近状态m,计算这些h(m), nextn=min{h(m)};

(4) IF h(n) < h(nextn)

THEN n:=nextn;

ELSE 取当前状态为最佳状态并退出;

禁忌搜索算法原理及应用

禁忌搜索算法原理及应用

禁忌搜索算法原理及应用

随着计算机技术的不断发展,各种算法也应运而生,其中禁忌

搜索算法便是一种比较常用的优化算法。禁忌搜索算法的一大特

点就是能够避免搜索过程中出现循环现象,能够有效地提高搜索

效率,因此在许多领域都有广泛的应用。

一、禁忌搜索算法的原理

禁忌搜索算法是一种基于局部搜索的优化算法。其基本思想就

是在搜索过程中引入禁忌表,通过记录禁忌元素,避免进入不良

搜索状态,从而获得更好的解。禁忌表的作用是记录已经经过的

解的信息,防止搜索陷入局部最优解,增加了搜索的广度和深度。

禁忌搜索算法的核心是寻找最优化解。具体过程包括:初始化,构造邻域解,选择最优解,更新禁忌表,结束搜索。当搜索过程

中发现某个解是当前状态下的最优解时,将这个最优解加入到禁

忌表中,以后在搜索过程中就不再去重复对该最优解的操作。

在禁忌搜索算法中,选择邻域解是非常重要的一环。邻域解是

指与当前解相邻的解,也就是在当前解的基础上进行一定的操作

得到的解。邻域解的选择通常根据问题的不同而定,可以是交换位置、插入、反转等。而选择最优解的原则则是要在禁忌状态下优先选择不在禁忌表中的最优解,如果所有的最优解都处于禁忌状态,那么就选择设定的禁忌期最短的解。

二、禁忌搜索算法在实际应用中的应用

禁忌搜索算法作为一种优化算法,在实际应用中有着广泛的应用。下面我们就通过几个实际案例来了解禁忌搜索算法的应用。

1. 生产排程问题

禁忌搜索算法在制造业的排程问题中有着广泛的应用。在生产排程问题中,需要考虑的因素非常多,如时间、人员、设备、物料等。禁忌搜索算法通过构建邻域空间,利用禁忌表避免了进入不良解的状态,从而在生产排程问题中,可以为厂家避免很多因时间不足而导致的决策错误。

禁忌搜索算法浅析

禁忌搜索算法浅析

禁忌搜索算法浅析

摘要:本文介绍了禁忌搜索算法的基本思想、算法流程及其实现的伪代码。禁忌搜索算法(Tabu Search或Taboo Search,简称TS算法)是一种全局性邻域搜索算法,可以有效地解决组合优化问题,引导算法跳出局部最优解,转向全局最优解的功能。

关键词:禁忌搜索算法;组合优化;近似算法;邻域搜索

1禁忌搜索算法概述

禁忌搜索算法(Tabu Search)是由美国科罗拉多州大学的Fred Glover教授在1986年左右提出来的,是一个用来跳出局部最优的搜寻方法。在解决最优问题上,一般区分为两种方式:一种是传统的方法,另一种方法则是一些启发式搜索算法。使用传统的方法,我们必须对每一个问题都去设计一套算法,相当不方便,缺乏广泛性,优点在于我们可以证明算法的正确性,我们可以保证找到的答案是最优的;而对于启发式算法,针对不同的问题,我们可以套用同一个架构来寻找答案,在这个过程中,我们只需要设计评价函数以及如何找到下一个可能解的函数等,所以启发式算法的广泛性比较高,但相对在准确度上就不一定能够达到最优,但是在实际问题中启发式算法那有着更广泛的应用。

禁忌搜索是一种亚启发式随机搜索算法,它从一个初始可行解出发,选择一系列的特定搜索方向(移动)作为试探,选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。为了避免陷入局部最优解,TS搜索中采用了一种灵活的“记忆”技术,对已经进行的优化过程进行记录和选择,指导下一步的搜索方向。

TS是人工智能的一种体现,是局部领域搜索的一种扩展。禁忌搜索是在领域搜索的基础上,通过设置禁忌表来禁忌一些已经历的操作,并利用藐视准则来奖励一些优良状态,其中涉及邻域(neighborhood)、禁忌表(tabu list)、禁忌长度(tabu 1ength)、候选解(candidate)、藐视准则(candidate)等影响禁忌搜索算法性能的关键因素。迄今为止,TS算法在组合优化、生产调度、机器学习、电路设计和神经网络等领域取得了很大的成功,近年来又在函数全局优化方面得到较多的研究,并大有发展的趋势。

物流系统中的路径优化算法的使用技巧

物流系统中的路径优化算法的使用技巧

物流系统中的路径优化算法的使用技巧

物流系统中的路径优化算法是一种重要的工具,旨在优化货物的运

输路径以提高物流效率。在现代物流领域中,路径优化的重要性不言

而喻。一个良好设计的路径优化算法可以将运输时间和成本降至最低,同时提高客户的满意度。本文将介绍物流系统中常用的路径优化算法,并提供一些使用技巧,帮助你在实践中更好地应用这些算法。

1. 最短路径算法

最短路径算法是路径优化算法中最常用的一种。该算法的目标是找

到从起点到终点的最短路径,以减少行驶距离和时间。最短路径算法

有多种实现方式,如迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)和弗洛伊

德算法(Floyd-Warshall algorithm)。这些算法在解决不同的问题和场

景时具有各自的优势,可以根据具体情况选择合适的算法。

在使用最短路径算法时,需要准备好相关数据,如物流网络的节点、边的距离或成本信息等。同时,需要考虑实际情况中的一些因素,如

道路拥堵、规定时间窗口等。通过合理地设置权重或约束条件,可以

使算法更符合实际情况,提高路径规划的准确性。

2. 遗传算法

遗传算法是一种以生物遗传进化过程为模型的启发式优化算法。它

通过模拟自然选择、基因交叉和变异等过程来搜索最优解。在物流系

统中,遗传算法可以用于解决路径规划问题。通过对路径中的节点进

行编码,将路径搜索问题转化为遗传算法的优化问题。

使用遗传算法进行路径优化时,需要确定适当的编码方式和目标函数。编码方式可以是二进制编码、整数编码等,根据具体场景选择合

适的编码方式。目标函数则是评估路径的指标,如货物运输时间、成

tabu算法

tabu算法

tabu算法

Tabu算法是一种基于禁忌搜索的优化算法,它被广泛应用于组合优化问题的求解。Tabu算法通过维护一个禁忌列表,来避免搜索过程中出现重复的解,从而避免陷入局部最优解。

一、算法思想

Tabu算法的基本思想是在搜索过程中,通过对搜索空间中的解进行禁忌操作,来避免搜索过程中出现重复的解。禁忌操作可以是对某个解的某个部分进行限制,也可以是对某个解的某个部分进行限制的同时,对其他部分进行放宽。

禁忌列表是Tabu算法的核心,它记录了搜索过程中已经搜索过的解,以及对这些解进行的禁忌操作。禁忌列表的长度可以根据问题的复杂度和搜索空间的大小进行调整,一般来说,禁忌列表的长度越长,算法的搜索能力越强,但同时也会增加算法的计算时间。

二、算法流程

Tabu算法的流程如下:

1. 初始化禁忌列表,设置初始解和当前解为同一个解。

2. 对当前解进行搜索,找到一个邻域解。

3. 判断邻域解是否在禁忌列表中,如果在,则返回步骤2;否则,进入步骤4。

4. 对邻域解进行评估,计算其目标函数值。

5. 将邻域解加入禁忌列表,更新当前解为邻域解。

6. 如果找到的邻域解的目标函数值优于当前最优解,则更新最优解。

7. 重复步骤2-6,直到达到停止条件。

三、算法优缺点

Tabu算法的优点是可以避免搜索过程中出现重复的解,从而避免陷入局部最优解。同时,Tabu算法可以在搜索过程中动态调整禁忌列表的长度,从而适应不同复杂度的问题。

Tabu算法的缺点是需要维护禁忌列表,增加了算法的计算时间。此外,Tabu算法对问题的求解效果也受到禁忌列表长度的影响,如果禁忌列表长度过短,可能会导致算法陷入局部最优解。

禁忌搜索算法

禁忌搜索算法
n=0;NI=0
求得一系列候选解, 并按优劣排序

最好的新解比 是
BS好?

It’s in tabu?

接受新的解用新的 解替换当前解
是否为最后一 是 接受新的解;用新
个候选解?
的解替换当前解
用新的解替换 当前解;

找出下一个 次好的新解
更新tabulist NI=NI+1
NI=0 Intensification
n=n+1
否 NI=M?
是 Diversification
NI=0 是
n<N
否 End
判断是否为tabu, 决定接受与否
BS Sequence The length of the route
132456
28
Tabu list {41, },NI=1,n=1
考虑最好的候选解
Sequence The length of the route
BS Sequence The length of the route
132456
28
Tabu list {41, },NI=1,n=1
考虑下一个最好的候选解
Sequence The length of the route
当前解 413256
30
候选解
431256

禁忌搜索算法

禁忌搜索算法
禁忌搜索算法
Part 01
01 算法简介
算法的提出:最早由Glover (美国 工程院院士,科罗拉多大学教授) 在1986年提出,它是对局部邻域 搜索的一种扩展,是一种全局邻 域搜索算法,是人工智能的一种 体现,是一种全局逐步寻优算法, 是对人类智力过程的一种模拟。
核 心 思 想
就是在搜索过程中将近期的历史上的搜索过程存放在禁 忌表(Tabu List)中,阻止算法重复进入,这样就有效 地防止了搜索过程的循环。
B
C
CD BC BD
4.5☻ 7.5 8
四城市非对称TSP问题
第 2步
解的形式 A B DC f(x1)=4.5 禁忌对象及长度 B A C D 候选解
对换 评价值
B
C 3
CD BC BD
4.5T 3.5☻ 4.5
四城市非对称TSP问题
第 3步
解的形式 A CDB f(x2)=3.5 禁忌对象及长度 B A C D 候选解
2、禁忌对象为目标值变化 3、禁忌对象为分量变化 解的简单变化比解的分量变化和目标值变化的受禁范围要小,可 能造成计算时间的增加,但也给予了较大的搜索范围; 解分量的变化和目标值变化的禁忌范围大,减少了计算时间,可 能导致陷在局部最优点。
禁忌长度的选取
禁忌长度过短,一旦陷入局部最优点,出现循环无法跳出; 禁忌长度过长,造成计算时间较大,也可能造成计算无法继续下去。

禁忌搜索算法

禁忌搜索算法

禁忌表及其长度 • 禁忌表是用来存放禁忌对象的一个容器,放入禁 忌表中的禁忌对象在解禁之前不能被再次搜索。 • 禁忌表模拟了人的记忆机制,主要目的是阻止搜 索过程中出现循环和避免陷入局部最优,进而探 索更多搜索空间;禁忌表可以使用数组、队列、 栈、链表等顺序结构实现。 • 禁忌表是禁忌搜索算法的核心,禁忌表的大小在 很大程度上影响着搜索速度和解的质量。如果选 择的好,可有助于识别出曾搜索过的区域。
禁忌搜索算法描述
• 在禁忌搜索算法中,首先按照随机方法产生一个 初始解作为当前解,然后在当前解的领域中搜索 若干个解,取其中的最优解作为新的当前解。为 了避免陷入局部最优解,这种优化方法允许一定 的下山操作(使解的质量变差)。 • 另外,为了避免对已搜索过的局部最优解的重复, 禁忌搜索算法使用禁忌表记录已搜索的局部最优 解的历史信息,这可在一定程度上使搜索过程避 开局部极值点,从而开辟新的搜索区域。
禁忌表及其长度
搜索陷入循环
1的邻域
2
2的邻域 3
1
4的邻域
4
在邻域中找到最好的解
禁忌表及其长度 加入禁忌表,避免陷入循环
禁忌表长度为3:{①, ②, ③} 规则:不得接受与禁忌表中相同的解 禁忌表的变化: 第一步搜索时{ } 第二步搜索时{① } 第三步搜索时{①, ②, } 第四步搜索时{①, ②, ③}
禁忌搜索算法的关键要素
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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
4
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)}
20
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
21
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
9
一.导言
2. 局域搜索
示例 五个城市的对称TSP问题 例:五个城市的对称TSP问题
初始解为x 初始解为 best=(ABCDE),f(xbest)=45,定义邻域映射 , , 为对换两个城市位置的2-opt,选定 城市为起点。 城市为起点。 为对换两个城市位置的 ,选定A城市为起点
10
一.导言
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。
17
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)
是 是 否
8
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。
5
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。
18
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 }
12
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
13
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
A B
C
D
E
11
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)
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)
19
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 ) ) < Βιβλιοθήκη Baidu ( s, x )
http://spot.colorado.edu/~glover/
15
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
3
一.导言
2. 局域搜索
邻域的概念 函数优化问题: ① 函数优化问题: 邻域( ( ))通常定义为在给定距离空间内 通常定义为在给定距离空间内, 邻域(N(x))通常定义为在给定距离空间内,以一点 (x)为中心的一个球体 ) 组合优化问题: ② 组合优化问题:
N : x ∈ X → N ( x) ∈ 2 X 称为一个邻域映射 邻域映射, 表示X 且 x ∈ N ( x) ,称为一个邻域映射,其中2 X表示
( )
存入T 注:x存入T表中的第一个位置 存入
24
二.禁忌搜索
4. TS克服局优分析 TS克服局优分析
从邻域搜索的方法看
sK ( x ) = Opt {s ( x ) , s ( x ) ∈ N ( x ) \ T }
移向N(x)\T中最好的解,而不于当前解比较, 移向 中最好的解,而不于当前解比较, 中最好的解 sK ( x ) 是 N(x)\T中的最好点,但 C ( sK ( x ) ) 中的最好点, 中的最好点 C x* 可能劣于
( )
25
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。
是 是 否
7
练 习
定义邻域移动为:2 定义邻域移动为:2-Opt 对顺序编码[ 对顺序编码[ 4 2 3 5 1],下列编码是否在其邻 1],下列编码是否在其邻 域内: [4 3 2 5 1] [4 3 5 1 2] [4 3 3 5 1]
是 否 否
[5 2 3 4 1] [1 2 3 5 4] [3 4 2 5 1]
第三章 禁忌搜索
1
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
2
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
16
二.禁忌搜索
2. 构成要素
邻域及邻域移动 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。
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)
6
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]
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。
14
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。
{
}
23
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 ;
( ) ( )
22
二.禁忌搜索
3. 算法步骤
Step 3 若 C ( sL ( x ) ) = Opt C ( s ( x ) ) , s ( x ) ∈ N ( x ) , 若 C ( sL ( x ) ) < A( s, x) ,令 x = sL ( x) ,转Step 5;
{
}
注:Step 3的作用破禁检查 的作用破禁检查 Step 4 若 C ( sK ( x ) ) = Opt C ( s ( x ) ) , s ( x ) ∈ N ( x ) \ T ,令 x = s K ( x ) ; 注:Step 4的作用邻域选优 的作用邻域选优
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
相关文档
最新文档