局部搜索算法源代码

局部搜索算法源代码
局部搜索算法源代码

# include

# include

# include

# include

using namespace std;

#define SAT 3 //每个子句所含变量的个数,即定义N-SAT问题的N

int **arr; //描述SAT问题的二维数组

int Var_Num; //变元个数

int Clause_Num; //子句个数

ifstream fin;

ofstream fout;

void Random(int *v, int *s);

int Proper_Num(int *s);

void Reverse(int *v,int *s, int num);

void Local_Search(double &duration);

void Read_And_Save(int it);

int main()

{

srand(time(NULL));

fout.open("result50-Local_Search_Algorithm.txt");

fout << "#姓名学号" << endl;

double totaltime = 0.0;

for (int i = 1; i <= 10; ++i)

{

double duration=0.0;

Read_And_Save(i);

Local_Search(duration);

totaltime += duration;

}

fout.close();

cout<<"平均时间为: "<< totaltime / 10 <<" 秒 "<

system("pause");

return 0;

}

//随机生成一个真值指派v,并计算在这个真值指派v下每个子句中满足1的数量,可能值从0-3,存于s中

void Random(int *v, int *s)

{

int temp, i, j, k;

for (i = 0; i < Var_Num;i++)

v[i] = rand() % 2;

memset(s, 0, sizeof(int) * Clause_Num);

for (k = 0; k < Var_Num; k++)

for (i = 0; i < Clause_Num; i++)

for (j = 0; j < SAT; j++)

{

temp = (v[k] == 1) ? (k + 1) : -(k + 1);

if (arr[i][j] == temp)

{

++s[i];

break;

}

}

}

//计算符合的子句数,可能值从0-91

int Proper_Num(int *s)

{

int k = 0;

for (int i = 0; i < Clause_Num; i++)

if (s[i] > 0) ++k;

return k;

}

//尝试对第num位进行翻转

void Reverse(int *v,int *s, int num)

{

int i, j, temp;

int preSatify = Proper_Num(s);

int *offset = new int[Clause_Num];

memset(offset, 0, sizeof(int) * Clause_Num);

for (i = 0; i < Clause_Num; i++) //计算翻转后的可满足子句数量的偏移值for (j = 0;j < SAT;j++)

{

temp = (v[num] == 1) ? (num + 1) : -(num + 1);

if (arr[i][j] == temp)

{

offset[i] = offset[i] - 1;

break;

}

if (arr[i][j] == -temp)

{

offset[i] = offset[i] + 1;

break;

}

}

for (i = 0;i < Clause_Num; i++) //修改生成新的可满足子句

s[i] = s[i] + offset[i];

int newSatify = Proper_Num(s); //计算新的可满足子句个数

if (newSatify > preSatify) //满足子句个数增加则翻转

v[num] = 1 - v[num];

else

for (i = 0; i < Clause_Num; i++) //否则复原可满足子句向量

s[i] = s[i] - offset[i];

delete[] offset;

}

//局部搜索思想求解

void Local_Search(double &duration)

{

int i;

int *sentence = new int[Clause_Num];

int *value = new int[Var_Num];

int tries = 0; //尝试次数

int changenum; //翻转位

double start_time = (double)clock();

Random(value, sentence); //随机生成一组真值指派

while (Proper_Num(sentence) < Clause_Num) //当未使91个子句都满足时...

{

if (tries >= Var_Num * 10) //若尝试次数大于变元数的10倍

{

Random(value, sentence);

tries = 0;

}

changenum = rand() % Var_Num; //随机选一个翻转位

Reverse(value, sentence, changenum); //尝试翻转

++tries;

}

double end_time = (double)clock();

duration =(end_time-start_time)/1000;

fout << "-" << SAT << "-" << Var_Num << "-" << Clause_Num << "-" << duration << endl;

for (i = 0; i < Var_Num; ++i)

fout << value[i];

fout << endl;

for (i = 0; i < Clause_Num;i++)

delete[] arr[i];

delete[] sentence;

delete[] arr;

}

//读取文件并把问题各子句的描述存进二维数组arr

void Read_And_Save(int it)

{

string s;

int i, j, nn;

char sc[20];

fout << "#t" << it << ".txt ";

itoa(it, sc, 10);

string infn = "test\\t" + (string)sc;

infn += ".txt";

fin.open(infn.c_str());

do

fin >> s;

while(s != "cnf");

fin >> Var_Num;

fin >> Clause_Num;

arr = new int*[Clause_Num];

for (i = 0; i < Clause_Num; i++)

{

arr[i] = new int[SAT];

for (j = 0; j < SAT; j++)

fin >> arr[i][j];

fin >> nn;

}

fin.close();

}

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。 2禁忌搜索算法的基本思想 禁忌搜索最重要的思想是标记对应已搜索的局部最优解的一些对象,并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些对象(而不是绝对禁止循环),从而保证对不同的有效搜索途径的探索,TS的禁忌策略尽量避免迂回搜索,它是一种确定性的局部极小突跳策略。 禁忌搜索是对局部邻域搜索的一种扩展,是一种全局逐步寻求最优算法。局部邻域搜索是基于贪婪思想持续地在当前解的邻域中进行搜索,虽然算法通用易实现,且容易理解,但搜索性能完全依赖于邻域结构和初解,尤其会陷入局部极小而无法保证全局优化型。 禁忌搜索算法中充分体现了集中和扩散两个策略,它的集中策略体现在局部搜索,即从一点出发,在这点的邻域内寻求更好的解,以达到局部最优解而结束,为了跳出局部最优解,扩散策略通过禁忌表的功能来实现。禁忌表中记下已经到达的某些信息,算法通过对禁

蚁群算法(C++版)

// AO.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 #pragma once #include #include #include const double ALPHA=1.0; //启发因子,信息素的重要程度 const double BETA=2.0; //期望因子,城市间距离的重要程度 const double ROU=0.5; //信息素残留参数 const int N_ANT_COUNT=34; //蚂蚁数量 const int N_IT_COUNT=1000; //迭代次数 const int N_CITY_COUNT=51; //城市数量 const double DBQ=100.0; //总的信息素 const double DB_MAX=10e9; //一个标志数,10的9次方 double g_Trial[N_CITY_COUNT][N_CITY_COUNT]; //两两城市间信息素,就是环境信息素 double g_Distance[N_CITY_COUNT][N_CITY_COUNT]; //两两城市间距离 //eil51.tsp城市坐标数据 double x_Ary[N_CITY_COUNT]= { 37,49,52,20,40,21,17,31,52,51, 42,31,5,12,36,52,27,17,13,57,

62,42,16,8,7,27,30,43,58,58, 37,38,46,61,62,63,32,45,59,5, 10,21,5,30,39,32,25,25,48,56, 30 }; double y_Ary[N_CITY_COUNT]= { 52,49,64,26,30,47,63,62,33,21, 41,32,25,42,16,41,23,33,13,58, 42,57,57,52,38,68,48,67,48,27, 69,46,10,33,63,69,22,35,15,6, 17,10,64,15,10,39,32,55,28,37, 40 }; //返回指定范围内的随机整数 int rnd(int nLow,int nUpper) { return nLow+(nUpper-nLow)*rand()/(RAND_MAX+1); } //返回指定范围内的随机浮点数 double rnd(double dbLow,double dbUpper) { double dbTemp=rand()/((double)RAND_MAX+1.0); return dbLow+dbTemp*(dbUpper-dbLow); }

五种最优化方法

五种最优化方法 1.最优化方法概述 1.1最优化问题的分类 1)无约束和有约束条件; 2)确定性和随机性最优问题(变量是否确定); 3)线性优化与非线性优化(目标函数和约束条件是否线性); 4)静态规划和动态规划(解是否随时间变化)。 1.2最优化问题的一般形式(有约束条件): 式中f(X)称为目标函数(或求它的极小,或求它的极大),si(X)称为不等式约束,hj(X)称为等式约束。化过程就是优选X,使目标函数达到最优值。 2.牛顿法 2.1简介 1)解决的是无约束非线性规划问题; 2)是求解函数极值的一种方法; 3)是一种函数逼近法。 2.2原理和步骤

3.最速下降法(梯度法) 3.1最速下降法简介 1)解决的是无约束非线性规划问题; 2)是求解函数极值的一种方法; 3)沿函数在该点处目标函数下降最快的方向作为搜索方向; 3.2最速下降法算法原理和步骤

4.模式搜索法(步长加速法) 4.1简介 1)解决的是无约束非线性规划问题; 2)不需要求目标函数的导数,所以在解决不可导的函数或者求导异常麻烦的函数的优化问题时非常有效。 3)模式搜索法每一次迭代都是交替进行轴向移动和模式移动。轴向移动的目的是探测有利的下降方向,而模式移动的目的则是沿着有利方向加速移动。 4.2模式搜索法步骤

5.评价函数法 5.1简介 评价函数法是求解多目标优化问题中的一种主要方法。在许多实际问题中,衡量一个方案的好坏标准往往不止一个,多目标最优化的数学描述如下:min (f_1(x),f_2(x),...,f_k(x)) s.t. g(x)<=0 传统的多目标优化方法本质是将多目标优化中的各分目标函数,经处理或数学变换,转变成一个单目标函数,然后采用单目标优化技术求解。常用的方法有“线性加权和法”、“极大极小法”、“理想点法”。选取其中一种线性加权求合法介绍。 5.2线性加权求合法 6.遗传算法 智能优化方法是通过计算机学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,进

4蚁群算法的基本思想

蚁群算法的基本思想 一、引言 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO),是一种用来在图中寻找优 化路径的算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感 来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。 蚁群算法成功解决了旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP):一个商人要到若干城市推销物品,从一个城市出发要到达其他各城市一次而且 最多一次最后又回到第一个城市。寻找一条最短路径,使他从起点的城市到达 所有城市一遍,最后回到起点的总路程最短。若把每个城市看成是图上的节点,那么旅行商问题就是在N个节点的完全图上寻找一条花费最少的回路。 二、基本蚁群算法 (一)算法思想 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当 一只找到食物以后,它会向环境释放一种信息素,信息素多的地方显然经过这 里的蚂蚁会多,因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条路从窝通向食物, 开始的时候,走这两条路的蚂蚁数量同样多(或者较长的路上蚂蚁多,这也无 关紧要)。当蚂蚁沿着一条路到达终点以后会马上返回来,这样,短的路蚂蚁 来回一次的时间就短,这也意味着重复的频率就快,因而在单位时间里走过的 蚂蚁数目就多,洒下的信息素自然也会多,自然会有更多的蚂蚁被吸引过来, 从而洒下更多的信息素。因此,越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来,最短 的路径就找到了。 蚁群算法的基本思想如下图表示:

(二)算法描述 基本蚁群算法的算法简单描述如下: 1.所有蚂蚁遇到障碍物时按照等概率选择路径,并留下信息素; 2.随着时间的推移,较短路径的信息素浓度升高; 3.蚂蚁再次遇到障碍物时,会选 择信息素浓度高的路径; 4.较短路径的信息素浓度继续升高,最终最优路径 被选择出来。 三、随机蚁群算法 在基本蚁群算法中,蚂蚁会在多条可选择的路径中,自动选择出最短的一 条路径。但是,一旦蚁群选择了一条比之前短的路径,就会认为这条路径是最 好的,在这条路径上一直走下去。这样的算法存在问题:蚂蚁可能只是找到了 局部的最短路径,而忽略了全局最优解。 因此,在基本蚁群算法的基础上,需要对蚂蚁选路的方案加以改善:有些 蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路,他们会另辟蹊径,也就是它会按 照一定的概率不往信息素高的地方。如果令开辟的道路比原来的其他道路更短,

基于正交方法求解连续优化问题的蚁群搜索算法

基于正交方法求解连续优化问题的蚁群搜索算法 【研究背景和意义】 目前,以蚁群算法为代表的群体智能算法得到越来越多的重视。原因是其以生物的群体行为为研究对象,通过系统仿真,设计出求解各种问题的优化算法。这些算法无论在速度和灵活性上都比传统的确定性算法更适合于求解大规模的优化问题。蚁群算法利用蚂蚁寻找食物时会释放一定量的信息素,而信息素又会随时间蒸发消失的特点,通过设计信息素的释放和蒸发模型,配合启发式信息的使用,使得蚁群算法中的人工蚂蚁通过协作搜索出问题的最优解。 蚁群算法最初由M. Dorigo提出,用于求解旅行商(TSP)问题,后来人们把算法进行扩充和改进,应用到诸如车辆调度、车间调度、路由问题等,并取得很好的计算效果。因此,蚁群算法一直都是用于解决离散组合优化问题的算法。然而,蚁群算法在求解连续优化问题上也具有很好的发展前景,本文就是对蚁群算法求解连续问题的研究成果。 【研究的内容,研究中采取的方法,手段和新的发现】 通过对蚁群算法的研究,本文作者发现,求解连续问题的最大困难在于如何让蚁群中的蚂蚁学到连续空间中的信息,由于不同于TSP问题已经给定有形的路径,连续空间的搜索是无定向的,因此蚂蚁需要高效的方法了解其所处位置周围的状况。 本文提出的正交蚁群搜索方法,首先基于正交试验的方法让蚂蚁快速测试周围正交位置上的优劣程度,根据测试的结果获取当前环境的信息,尝试移动到最优的邻近位置;其次自适应调整测试的邻域的范围,让蚂蚁的搜索更具鲁棒性;最后,通过设计新的信息素释放与蒸发的模式,让蚁群中的蚂蚁以更快的速度交换各自的搜索信息,吸引同伴朝最优的区域探索。 【研究的创新点和主要贡献】 本文与其他学者已经提出的求解连续空间优化问题的蚁群算法的不同之处,在于本文首次提出利用多因素试验中的正交试验法,加强蚂蚁的搜索能力,并提出动态区域的方法,让蚂蚁以更大的自由度试验连续空间中通过正交表产生的测试点。这些思想在同类型的群体智能优化方法中是首创,通过17个连续问题的测试,显示出本文提出的方法既发扬了蚁群的搜索优点,也大大提高了蚁群在连续空间中的搜索能力。 此外,本文提出的正交试验和区域的调整方法是一种基础模型,可以容易地扩充到其他类型优化算法中,为进一步的研究提供良好的借鉴。

局部搜索算法

全局搜索和局部搜索. 目前使用较普遍的、有影响的 全局搜索算法主要包括主从面算法、单曲面算法、级域算法、位码算法及NBS 算法; 局部接触搜索算法主要有基于"点面算法"、基于"小球算法"、基于光滑曲面(曲线)算法三大类. 接触界面算法目前主要有拉格朗日乘子法和罚函数法,以及扰动拉氏法和增广拉氏法. 此外,接触问题的并行计算也是不可忽视的研究内容 模拟退火算法和遗传算法等是较新发展起来的算法,算法引入了随机因素,不一定能找到最优解,但一般能快速找到满意的解。 局部搜索算法是从爬山法改进而来的。 爬山法:在没有任何有关山顶的其他信息的情况下,沿着最陡的山坡向上爬。 局部搜索算法的基本思想: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。 现实问题中,f在D上往往有多个局部的极值点。一般的局部搜索算法一旦陷入局部极值点,算法就在该点处结束,这时得到的可能是一个糟糕的结果。解决的方法就是每次并不一定选择邻域内最优的点,而是依据一定的概率,从邻域内选择一个点。指标函数优的点,被选中的概率大,指标函数差的点,被选中的概率小。考虑归一化问题,使得邻域内所有点被选中的概率和为1。 一般的局部搜索算法是否能找到全局最优解,与初始点的位置有很大的依赖关系。解决的方法就是随机生成一些初始点,从每个初始点出发进行搜索,找到各自的最优解。再从这些最优解中选择一个最好的结果作为最终的结果。起始点位置影响搜索结果示意图 爬山算法

1, n := s; 2, LOOP: IF GOAL(n) THEN EXIT(SUCCESS); 3, EXPAND(n) →{mi},计算h(mi), nextn=min{h(mi)} 4, IF h(n)

论文-禁忌搜索算法

基于禁忌搜索算法的车辆路径选择 摘要:本文从VRP的提出背景与求解方法出发,阐释了禁忌搜索算法的原理与影响算法性能的关键因素,进而将禁忌搜索算法的思想运用于解决车辆路径问题,在VRP问题初始解的基础上,用禁忌搜索算法优化车辆配送路线,设计出直观且策略易于理解的客户直接排列的解的表示方法,最后将该算法用C语言实现并用于求解VRP问题,测试结果表明该算法可行且解的质量较高。 关键词:车辆路径问题;禁忌搜索;邻域;禁忌表 1.引言 物流配送过程的成本构成中,运输成本占到52%之多,如何安排运输车辆的行驶路径,使得配送车辆依照最短行驶路径或最短时间费用,在满足服务时间限制、车辆容量限制、行驶里程限制等约束条件下,依次服务于每个客户后返回起点,实现总运输成本的最小化,车辆路径问题正是基于这一需求而产生的。求解车辆路径问题(Vehicle Routing Problem简记VRP)的方法分为精确算法与启发式算法,精确算法随问题规模的增大,时间复杂度与空间复杂度呈指数增长,且VRP问题属于NP-hard问题,求解比较困难,因此启发式算法成为求解VRP问题的主要方法。禁忌搜索算法是启发式算法的一种,为求解VRP提供了新的工具。本文通过一种客户直接排列的解的表示方法,设计了一种求解车辆路径问题的新的禁忌搜索算法。 因此研究车辆路径问题,就是要研究如何安排运输车辆的行驶路线,使运输车辆依照最短的行驶路径或最短的时间费用,依次服务于每个客户后返回起点,总的运输成本实现最小。 2.车辆路径问题的禁忌搜索算法 2.1 车辆路径问题的描述 车辆路径问题的研究目标是对一系列送货点或取货点,确定适当的配送车辆行驶路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等)下,达到一定的目标(如路程最短、费用最小、时间尽量少、使用车辆尽量少等)。参见下图2.1所示:其中0表示配送中心,1~8表示客户编号。 图2.1 车辆路径问题 在本文中为使得问题易于理解,将该问题描述为:有一定数量的客户,各自有不同数量的货物需求,且每个客户的位置和需求量一定,一个物流中心提供这些货物,并有一个车队负责分送货物,每台配送车辆的载重量一定,这里假设车辆的型号一致,即最大载重量和最

禁忌搜索算法评述(一)

禁忌搜索算法评述(一) 摘要:工程应用中存在大量的优化问题,对优化算法的研究是目前研究的热点之一。禁忌搜索算法作为一种新兴的智能搜索算法具有模拟人类智能的记忆机制,已被广泛应用于各类优化领域并取得了理想的效果。本文介绍了禁忌搜索算法的特点、应用领域、研究进展,概述了它的算法基本流程,评述了算法设计过程中的关键要点,最后探讨了禁忌搜索算法的研究方向和发展趋势。 关键词:禁忌搜索算法;优化;禁忌表;启发式;智能算法 1引言 工程领域内存在大量的优化问题,对于优化算法的研究一直是计算机领域内的一个热点问题。优化算法主要分为启发式算法和智能随机算法。启发式算法依赖对问题性质的认识,属于局部优化算法。智能随机算法不依赖问题的性质,按一定规则搜索解空间,直到搜索到近似优解或最优解,属于全局优化算法,其代表有遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、禁忌搜索算法等。禁忌搜索算法(TabuSearch,TS)最早是由Glover在1986年提出,它的实质是对局部邻域搜索的一种拓展。TS算法通过模拟人类智能的记忆机制,采用禁忌策略限制搜索过程陷入局部最优来避免迂回搜索。同时引入特赦(破禁)准则来释放一些被禁忌的优良状态,以保证搜索过程的有效性和多样性。TS算法是一种具有不同于遗传和模拟退火等算法特点的智能随机算法,可以克服搜索过程易于早熟收敛的缺陷而达到全局优化1]。 迄今为止,TS算法已经广泛应用于组合优化、机器学习、生产调度、函数优化、电路设计、路由优化、投资分析和神经网络等领域,并显示出极好的研究前景2~9,11~15]。目前关于TS 的研究主要分为对TS算法过程和关键步骤的改进,用TS改进已有优化算法和应用TS相关算法求解工程优化问题三个方面。 禁忌搜索提出了一种基于智能记忆的框架,在实际实现过程中可以根据问题的性质做有针对性的设计,本文在给出禁忌搜索基本流程的基础上,对如何设计算法中的关键步骤进行了有益的总结和分析。 2禁忌搜索算法的基本流程 TS算法一般流程描述1]: (1)设定算法参数,产生初始解x,置空禁忌表。 (2)判断是否满足终止条件?若是,则结束,并输出结果;否则,继续以下步骤。 (3)利用当前解x的邻域结构产生邻域解,并从中确定若干候选解。 (4)对候选解判断是否满足藐视准则?若成立,则用满足藐视准则的最佳状态y替代x成为新的当前解,并用y对应的禁忌对象替换最早进入禁忌表的禁忌对象,同时用y替换“bestsofar”状态,然后转步骤(6);否则,继续以下步骤。 (5)判断候选解对应的各对象的禁忌情况,选择候选解集中非禁忌对象对应的最佳状态为新的当前解,同时用与之对应的禁忌对象替换最早进入禁忌表的禁忌对象。 (6)转步骤(2)。 算法可用图1所示的流程图更为直观的描述。 3禁忌搜索算法中的关键设计 3.1编码及初始解的构造 禁忌搜索算法首先要对待求解的问题进行抽象,分析问题解的形式以形成编码。禁忌搜索的过程就是在解的编码空间里找出代表最优解或近似优解的编码串。编码串的设计方式有多种策略,主要根据待解问题的特征而定。二进制编码将问题的解用一个二进制串来表示2],十进制编码将问题的解用一个十进制串来表示3],实数编码将问题的解用一个实数来表示4],在某些组合优化问题中,还经常使用混合编码5]、0-1矩阵编码等。 禁忌搜索对初始解的依赖较大,好的初始解往往会提高最终的优化效果。初始解的构造可以

局部搜索

一般认为,NP完全问题的算法复杂性是指数级的。当问题规模达到一定程度时,这些算法显得无能为力。 局部搜索算法、模拟退火算法和遗传算法等是较新发展起来的算法,算法引入了随机因素,不一定能找到最优解,但一般能快速找到满意的解。 组合优化问题举例 TSP问题 从某个城市出发,经过n个指定的城市,每个城市只能且必须经过一次,最后回到出发城市,如何安排旅行商的行走路线以使总路程最短? 约束机器排序问题 n个加工量为di(i=1,2,… n)的产品在一台机器上加工,机器在第t个时段的工作能力为ct,完成所有产品加工的最少时段数。 指派问题 一家公司经理准备安排N名员工去完成N项任务,每人一项。由于各员工的特点不同,不同的员工去完成同一项任务时获得的回报是不同的。如何分配工作方案可以获得最大收益? 0-1背包问题 设有一个容积为b的背包,n个体积分别为ai(i=1,2,… n),价值分别为ci (i=1,2,… n)的物品,如何以最大的价值装包? 装箱问题

如何用个数最少的尺寸为1的箱子装进n个尺寸不超过1的物品? SAT问题 称判定一个公式是否存在一个模型的问题为可满足性问题(以后简称为SAT 问题)。如果一个公式存在模型,则称该公式是可满足的,否则称为不可满足的。 皇后问题 在n×n的国际象棋棋盘上,摆放n个皇后,使得n个皇后之间不能相互“捕捉”?局部搜索算法 局部搜索算法是从爬山法改进而来的。 爬山法:在没有任何有关山顶的其他信息的情况下,沿着最陡的山坡向上爬。 局部搜索算法的基本思想: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。 爬山算法 1, n := s; 2, LOOP: IF GOAL(n) THEN EXIT(SUCCESS); 3, EXPAND(n) →{mi},计算h(mi), next n=min{h(mi)}

局部搜索算法源代码

# include # include # include # include using namespace std; #define SAT 3 //每个子句所含变量的个数,即定义N-SAT问题的N int **arr; //描述SAT问题的二维数组 int Var_Num; //变元个数 int Clause_Num; //子句个数 ifstream fin; ofstream fout; void Random(int *v, int *s); int Proper_Num(int *s); void Reverse(int *v,int *s, int num); void Local_Search(double &duration); void Read_And_Save(int it); int main() { srand(time(NULL)); fout.open("result50-Local_Search_Algorithm.txt"); fout << "#姓名学号" << endl; double totaltime = 0.0; for (int i = 1; i <= 10; ++i) { double duration=0.0; Read_And_Save(i); Local_Search(duration); totaltime += duration; } fout.close(); cout<<"平均时间为: "<< totaltime / 10 <<" 秒 "<

模拟退火算法和禁忌搜索算法的matlab源程序

%%% 模拟退火算法源程序 % 此题以中国31省会城市的最短旅行路径为例: % clear;clc; function [MinD,BestPath]=MainAneal(pn) % CityPosition存储的为每个城市的二维坐标x和y; CityPosition=[1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;3238 1229;... 4196 1044;4312 790;4386 570;3007 1970;2562 1756;2788 1491;2381 1676;... 1332 695;3715 1678;3918 2179;4061 2370;3780 2212;3676 2578;4029 2838;... 4263 2931;3429 1908;3507 2376;3394 2643;3439 3201;2935 3240;3140 3550;... 2545 2357;2778 2826;2370 2975]; figure(1); plot(CityPosition(:,1),CityPosition(:,2),'o') m=size(CityPosition,1);%城市的数目 % D = sqrt((CityPosition(:,ones(1,m)) - CityPosition(:,ones(1,m))').^2 + ... (CityPosition(:,2*ones(1,m)) - CityPosition(:,2*ones(1,m))').^2); path=zeros(pn,m); for i=1:pn path(i,:)=randperm(m); end iter_max=100;%i m_max=5;% Len1=zeros(1,pn);Len2=zeros(1,pn);path2=zeros(pn,m); t=zeros(1,pn); T=1e5; tau=1e-5; N=1; while T>=tau iter_num=1; m_num=1; while m_num

禁忌搜索和应用

目录 一、摘要 (2) 二、禁忌搜索简介 (2) 三、禁忌搜索的应用 (2) 1、现实情况 (2) 2、车辆路径问题的描述 (3) 3、算法思路 (3) 4、具体步骤 (3) 5、程序设计简介 (3) 6、算例分析 (4) 四、禁忌搜索算法的评述和展望 (4) 五、参考文献 (5)

禁忌搜索及应用 一、摘要 工程应用中存在大量的优化问题,对优化算法的研究是目前研究的热点之一。禁忌搜索算法作为一种新兴的智能搜索算法具有模拟人类智能的记忆机制,已被广泛应用于各类优化领域并取得了理想的效果。本文介绍了禁忌搜索算法的特点、应用领域、研究进展,概述了它的算法基本流程,评述了算法设计过程中的关键要点,最后探讨了禁忌搜索算法的研究方向和发展趋势。 二、禁忌搜索简介 禁忌搜索(Tabu Search或Taboo Search,简称TS)的思想最早由Glover(1986)提出,它是对局部领域搜索的一种扩展,是一种全局逐步寻优算法,是对人类智力过程的一种模拟。TS算法通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索,并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态,进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化。相对于模拟退火和遗传算法,TS是又一种搜索特点不同的meta-heuristic算法。 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。 禁忌搜索是人工智能的一种体现,是局部领域搜索的一种扩展。禁忌搜索最重要的思想是标记对应已搜索的局部最优解的一些对象,并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些对象(而不是绝对禁止循环),从而保证对不同的有效搜索途径的探索。禁忌搜索涉及到邻域(neighborhood)、禁忌表(tabu list)、禁忌长度(tabu length)、候选解(candidate)、藐视准则(aspiration criterion)等概念。 三、禁忌搜索的应用 禁忌搜索应用的领域多种多样,下面我们简单的介绍下基于禁忌搜索算法的车辆路径选择。 1、现实情况 物流配送过程的成本构成中,运输成本占到52%之多,如何安排运输车辆的行驶路径,使得配送车辆依照最短行驶路径或最短时间费用,在满足服务时间限制、车辆容量限制、行驶里程限制等约束条件下,依次服务于每个客户后返回起点,实现总运输成本的最小化,车辆路径问题正是基于这一需求而产生的。求解车辆路径问题(vehicle routing problem简记vrp)的方法分为精确算法与启发式算法,精确算法随问题规模的增大,时间复杂度与空间复杂度呈指数增长,且vrp问题属于np-hard问题,求解比较困难,因此启发式算法成为求解vrp问题的主要方法。禁忌搜索算法是启发式算法的一种,为求解vrp提供了新的工具。本文通过一种客户直接排列的解的表示方法,设计了一种求解车辆路径问题的新的禁忌搜索算法。 因此研究车辆路径问题,就是要研究如何安排运输车辆的行驶路线,使运输车辆依照最

五种最优化方法

精心整理 五种最优化方法 1.最优化方法概述 1.1最优化问题的分类 1)无约束和有约束条件; 2)确定性和随机性最优问题(变量是否确定); 3 4 1.2 2. 2.1 1 2 3 2.2 3. 3.1 1 2 3 3.2 4.模式搜索法(步长加速法) 4.1简介 1)解决的是无约束非线性规划问题; 2)不需要求目标函数的导数,所以在解决不可导的函数或者求导异常麻烦的函数的优化问题时非常有效。 3)模式搜索法每一次迭代都是交替进行轴向移动和模式移动。轴向移动的目的是探测有利的下降

方向,而模式移动的目的则是沿着有利方向加速移动。 4.2模式搜索法步骤 5.评价函数法 5.1简介 评价函数法是求解多目标优化问题中的一种主要方法。在许多实际问题中,衡量一个方案的好坏标准往往不止一个,多目标最优化的数学描述如下: min(f_1(x),f_2(x),...,f_k(x)) s.t.g(x)<=0 传统的多目标优化方法本质是将多目标优化中的各分目标函数,经处理或数学变换,转变成一个单目标函数,然后采用单目标优化技术求解。常用的方法有“线性加权和法”、“极大极小法”、“理想点法”。选取其中一种线性加权求合法介绍。 5.2线性加权求合法 6.遗传算法 智能优化方法是通过计算机学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,进而达到优化的一种方法,主要有人工神经网络法,遗传算法和模拟退火法等。 6.1遗传算法基本概念 1.个体与种群 个体就是模拟生物个体而对问题中的对象(一般就是问题的解)的一种称呼。 种群就是模拟生物种群而由若干个体组成的群体,它一般是整个搜索空间的一个很小的子集。 2.适应度与适应度函数 适应度就是借鉴生物个体对环境的适应程度,而对问题中的个体对象所设计的表征其优劣的一种测度。 适应度函数就是问题中的全体个体与其适应度之间的一个对应关系。该函数就是遗传算法中指导搜索的评价函数。 6.2遗传算法基本流程 遗传算法的中心思想就是对一定数量个体组成的生物种群进行选择、交叉、变异等遗传操作,最终求得最优解或近似最优解。 遗传算法步骤 步1在搜索空间U上定义一个适应度函数f(x),给定种群规模N,交叉率Pc和变异率Pm,代数T;

2013年数学建模第一题方法总结禁忌搜索算法

禁忌搜索算法 又名“tabu搜索算法” 为了找到“全局最优解”,就不应该执着于某一个特定的区域。局部搜索的缺点就是太贪婪地对某一个局部区域以及其邻域搜索,导致一叶障目,不见泰山。禁忌搜索就是对于找到的一部分局部最优解,有意识地避开它(但不是完全隔绝),从而获得更多的搜索区间。兔子们找到了泰山,它们之中的一只就会留守在这里,其他的再去别的地方寻找。就这样,一大圈后,把找到的几个山峰一比较,珠穆朗玛峰脱颖而出。 当兔子们再寻找的时候,一般地会有意识地避开泰山,因为他们知道,这里已经找过,并且有一只兔子在那里看着了。这就是禁忌搜索中“禁忌表(tabu list)”的含义。那只留在泰山的兔子一般不会就安家在那里了,它会在一定时间后重新回到找最高峰的大军,因为这个时候已经有了许多新的消息,泰山毕竟也有一个不错的高度,需要重新考虑,这个归队时间,在禁忌搜索里面叫做“禁忌长度(tabu length)”;如果在搜索的过程中,留守泰山的兔子还没有归队,但是找到的地方全是华北平原等比较低的地方,兔子们就不得不再次考虑选中泰山,也就是说,当一个有兔子留守的地方优越性太突出,超过了“best to far”的状态,就可以不顾及有没有兔子留守,都把这个地方考虑进来,这就叫“特赦准则(aspiration criterion)”。这三个概念是禁忌搜索和一般搜索准则最不同的地方,算法的优化也关键在这里。 伪码表达: procedure tabu search; begin initialize a string vc at random,clear up the tabu list; cur:=vc; repeat select a new string vn in the neighborhood of vc; if va>best_to_far then {va is a string in the tabu list} begin cur:=va; let va take place of the oldest string in the tabu list; best_to_far:=va; end else begin cur:=vn; let vn take place of the oldest string in the tabu list; end; until (termination-condition); end; 以上程序中有关键的几点:

蚁群算法的基本原理

2.1 蚁群算法的基本原理 蚁群优化算法是模拟蚂蚁觅食的原理,设计出的一种群集智能算法。蚂蚁在觅食过程中能够在其经过的路径上留下一种称之为信息素的物质,并在觅食过程中能够感知这种物质的强度,并指导自己行动方向,它们总是朝着该物质强度高的方向移动,因此大量蚂蚁组成的集体觅食就表现为一种对信息素的正反馈现象。某一条路径越短,路径上经过的蚂蚁越多,其信息素遗留的也就越多,信息素的浓度也就越高,蚂蚁选择这条路径的几率也就越高,由此构成的正反馈过程,从而逐渐的逼近最优路径,找到最优路径。 蚂蚁在觅食过程时,是以信息素作为媒介而间接进行信息交流,当蚂蚁从食物源走到蚁穴,或者从蚁穴走到食物源时,都会在经过的路径上释放信息素,从而形成了一条含有信息素的路径,蚂蚁可以感觉出路径上信息素浓度的大小,并且以较高的概率选择信息素浓度较高的路径。 (a) 蚁穴 1 2 食物源 A B (b) 人工蚂蚁的搜索主要包括三种智能行为: (1)蚂蚁的记忆行为。一只蚂蚁搜索过的路径在下次搜索时就不再被该蚂蚁选择,因此在蚁群算法中建立禁忌表进行模拟。 (2)蚂蚁利用信息素进行相互通信。蚂蚁在所选择的路径上会释放一种信息素的物质,当其他蚂蚁进行路径选择时,会根据路径上的信息素浓度进行选择,这样信息素就成为蚂蚁之间进行通信的媒介。 (3)蚂蚁的集群活动。通过一只蚂蚁的运动很难达到事物源,但整个蚁群进行搜索就完全不同。当某些路径上通过的蚂蚁越来越多时,路径上留下的信息素数量也就越多,导致信息素强度增大,蚂蚁选择该路径的概率随之增加,从而进一步增加该路径的信息素强度,而通过的蚂蚁比较少的路径上的信息素会随着时间的推移而挥发,从而变得越来越少。3.3.1蚂蚁系统 蚂蚁系统是最早的蚁群算法。其搜索过程大致如下: 在初始时刻,m 只蚂蚁随机放置于城市中, 各条路径上的信息素初始值相等,设为:0(0)ij ττ=为信息素初始值,可设0m m L τ=,m L 是由最近邻启发式方法构 造的路径长度。其次,蚂蚁(1,2,)k k m = ,按照随机比例规则选择下一步要转

五种最优化方法

五种最优化方法 1. 最优化方法概述 1.1最优化问题的分类 1)无约束和有约束条件; 2)确定性和随机性最优问题(变量是否确定); 3)线性优化与非线性优化(目标函数和约束条件是否线性); 4)静态规划和动态规划(解是否随时间变化)。 1.2最优化问题的一般形式(有约束条件): 式中f(X)称为目标函数(或求它的极小,或求它的极大),si(X)称为不等式约束,hj(X)称为等式约束。化过程就是优选X,使目标函数达到最优值。 2.牛顿法 2.1简介 1)解决的是无约束非线性规划问题; 2)是求解函数极值的一种方法; 3)是一种函数逼近法。 2.2 原理和步骤

3. 最速下降法(梯度法) 3.1最速下降法简介 1)解决的是无约束非线性规划问题; 2)是求解函数极值的一种方法; 3)沿函数在该点处目标函数下降最快的方向作为搜索方向; 3.2 最速下降法算法原理和步骤

4. 模式搜索法(步长加速法) 4.1 简介 1)解决的是无约束非线性规划问题; 2)不需要求目标函数的导数,所以在解决不可导的函数或者求导异常麻烦的函数的优化问题时非常有效。 3)模式搜索法每一次迭代都是交替进行轴向移动和模式移动。轴向移动的目的是探测有利的下降方向,而模式移动的目的则是沿着有利方向加速移动。 4.2模式搜索法步骤

5.评价函数法 5.1 简介 评价函数法是求解多目标优化问题中的一种主要方法。在许多实际问题中,衡量一个方案的好坏标准往往不止一个,多目标最优化的数学描述如下:min (f_1(x),f_2(x),...,f_k(x)) s.t. g(x)<=0 传统的多目标优化方法本质是将多目标优化中的各分目标函数,经处理或数学变换,转变成一个单目标函数,然后采用单目标优化技术求解。常用的方法有

爬山法:局部寻优搜索算法

爬山法:局部寻优搜索算法 遗传算法是优秀的全局优化算法,爬山法是一种局部寻优效果较好的搜索算法。 简单的来说,就在在一个初始目标位置附近,随机搜索看是否存在符合最终期望目标的位置。有的话就替换原初始目标位置,然后在重复搜索,直到随机搜索一定次数后,都没有更好的目标位置为止。 专业一点的说法是这样: 首先在搜索空间随机选取一点作为进行迭代的初始点,然后在其邻域内随机产生一点,计算其函数值,若该点函数值优于当前点,则用当前点替换初始点作为新的初始点继续在邻域内搜索,否则继续在邻域随机产生另一个点与初始点进行比较,直到找到比其优秀一点或连续几次都找不到比其优秀的点则终止搜索过程。 举个例子: A国部队进行战事训练,你作为其中一名优秀的狙击手,黑夜中,你被空降到一个山地中,现在你需要占据制高点,我们设定制高点是峰顶位置。现在你手上唯一的武器就是一把狙击枪和一个海拔仪。那么怎么在短时间内快速找到最近的制高点呢?你灵机一动一动动,想到了“爬山法”,于是你在距离当前降落位置A点的20米的东(A1)南(A2)西(A3)北(A4)四个方向上分别测试了海拔高度,选择其中海拔最大的位置(假设是东边的位置A1),这个时候,你在达到东边这个位置A1后,又测量了东南北三个方向相距A1点20米(这个20米称为步长)的位置(西边不用测量,因为你是从上一个A是在A1的西边),在进行确定往那个方向前进,在不断重复之后,当你发现其他方向的海拔都低于你这个位置的海拔的时候,你就可以认为,你当前处于至少在局部范围内是最好的制高点了。这个时候,你看了一下表,用时3分钟,然后便开始伏地探测搜寻Target准备狙击了。 爬山法在处理单峰问题时可以快速收敛到局部最优点,但是多峰值问题有多个峰值点,用爬山法只能找到多个局部最优点之中的一个,不一定是全局最优点,因此将无法确定全局最优点。尽管爬山法不能进行全局寻优,但是爬山法有传统的优化算法不具有的优势,就是爬山法可以处理不可微的单峰函数,因为爬山法通过在邻域内随机产生个体进行优化,不需要利用梯度,所以爬山法可以在遗传算法处理复杂问题时发挥局部寻优作用。

基于随机匹配的非局部相似块搜索算法

2016 年 第25卷 第3期 https://www.360docs.net/doc/6217388775.html, 计 算 机 系 统 应 用 Software Technique ·Algorithm 软件技术·算法 209 基于随机匹配的非局部相似块搜索算法① 余文森, 吴 薇 (武夷学院 数学与计算机学院, 武夷山 354300) 摘 要: 针对非局部相似块搜索问题, 提出一个基于随机匹配的k 近邻块匹配算法. 在基于Jump Flooding 传播的块匹配算法基础上, 改进其候选参考块的产生方式, 增加从查询块的局部邻域中随机产生候选参考块这一方式. 这一改进提高了候选参考块匹配的可能性, 进而提高了算法的匹配精确度. 实验结果表明改进算法在时间效率和并行性上, 与原算法相差不大, 但在匹配精确度上, 要优于原算法. 关键词: 随机匹配; 非局部相似块搜索; k 近邻块匹配; 非局部自相似性; 局部自相似性 Non-Local Similar Patch Search Algorithm Based on Random Match YU Wen-Sen, WU Wei (College of Mathematics and Computer Science, Wuyi University, Wuyishan 354300, China) Abstract : A k-nearest neighbor patch match algorithm based on random match was proposed to solve the non-local similar patch search problem, which is an improvement of the patch match algorithm based on jump flooding. On the basis of the origin algorithm, the improved algorithm proposed an additional way to randomly generate candidate reference patch from the local neighborhood of each query patch, which raises the possibility of matching candidate patch to query patch and improves the matching accuracy. Experimental results show that the improved algorithm is comparable with the origin algorithm in time efficiency and parallelism, and outperforms the origin algorithm in matching accuracy. Key words : random match; non-local similar patch search; k-nearest neighbor patch match; non-local self-similarity; local self-similarity 非局部自相似性是指一个图像的局部结构模式可能在整个图像中重复自己, 即一个局部图像块, 在整个图像范围内可能存在多个相似块与之对应. 近年来, 图像的这一属性被许多图像处理任务所利用, 如图像去噪[1], 图像修复[2], 图像超分辨率重建[3]等. 利用这一属性一般要包含一个非局部相似块的搜索过程, 即在整个图像范围内搜索每个局部块的相似块. 非局部相似块搜索本质上是一个k 近邻搜索问题. 在这一搜索问题中, 参考块集合和查询块集合是一样的, 都是由同一幅图像中所有可能的局部块组成. 相似块搜索就是从参考块集合中搜索距离查询集合中各查询块最 近的k 个块. 然而这一搜索过程极度耗时, 难以应用于实际的图像处理任务. 在实际应用中, 许多学者提出了一些近似精确匹配结果的算法, 这些算法通过局部搜索[4,5]、降低维度[6]等方法减少距离计算的次数或复杂度, 从而达到提高计算效率的目的. 最近, Barnes 等人[7]提出一个基于随机匹配的近似最近邻域块匹配算法. 该算法基于“相邻块的最近邻域块很可能也是相邻的”这一假设, 利用前面已确定的相邻块的匹配结果减少下一个块的计算量. 与已提出的近似最近邻域块匹配算法相比, Barnes 等人的算法获得了极大的加速. 随后, 他们[8]进一步将该算法 ① 基金项目:国家自然科学基金(60802013);福建省自然科学基金(2015J01669);福建省省属高校专项(JK2014054);福建省中青年教师教育科研项目 (JB14103) 收稿时间:2015-07-24;收到修改稿时间:2015-10-08

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