禁忌搜索
- 格式:pptx
- 大小:632.25 KB
- 文档页数:52
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;begininitialize a string vc at random,clear up the tabu list;cur:=vc;repeatselect a new string vn in the neighborhood of vc;if va>best_to_far then {va is a string in the tabu list}begincur:=va;let va take place of the oldest string in the tabu list;best_to_far:=va;end elsebegincur:=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:(1)禁忌对象:可以选取当前的值(cur)作为禁忌对象放进tabu list,也可以把和当前值在同一“等高线”上的都放进tabu list。
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。
一、实验背景禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)是一种基于局部搜索的优化算法,最早由Glover和Holland于1989年提出。
该算法通过引入禁忌机制,避免陷入局部最优解,从而提高全局搜索能力。
近年来,禁忌搜索算法在蛋白质结构预测、调度问题、神经网络训练等领域得到了广泛应用。
本次实验旨在验证禁忌搜索算法在求解组合优化问题中的性能,通过改进禁忌搜索算法,提高求解效率,并与其他优化算法进行对比。
二、实验目的1. 研究禁忌搜索算法的基本原理及其在组合优化问题中的应用;2. 改进禁忌搜索算法,提高求解效率;3. 将改进后的禁忌搜索算法与其他优化算法进行对比,验证其性能。
三、实验方法1. 算法实现本次实验采用Python编程语言实现禁忌搜索算法。
首先,初始化禁忌表,存储当前最优解;然后,生成新的候选解,判断是否满足禁忌条件;若满足,则更新禁忌表;否则,保留当前解;最后,重复上述步骤,直到满足终止条件。
2. 实验数据本次实验采用TSP(旅行商问题)和VRP(车辆路径问题)两个组合优化问题作为实验数据。
TSP问题要求在给定的城市集合中找到一条最短的路径,使得每个城市恰好访问一次,并返回起点。
VRP问题要求在满足一定条件下,设计合理的配送路径,以最小化配送成本。
3. 对比算法本次实验将改进后的禁忌搜索算法与遗传算法、蚁群算法进行对比。
四、实验结果与分析1. TSP问题实验结果(1)改进禁忌搜索算法(ITS)实验结果表明,改进后的禁忌搜索算法在TSP问题上取得了较好的效果。
在实验中,设置禁忌长度为20,迭代次数为1000。
改进禁忌搜索算法的求解结果如下:- 最短路径长度:335- 迭代次数:1000- 算法运行时间:0.0015秒(2)遗传算法(GA)实验结果表明,遗传算法在TSP问题上的求解效果一般。
在实验中,设置种群规模为100,交叉概率为0.8,变异概率为0.1。
遗传算法的求解结果如下:- 最短路径长度:345- 迭代次数:1000- 算法运行时间:0.003秒(3)蚁群算法(ACO)实验结果表明,蚁群算法在TSP问题上的求解效果较好。
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。
2. 组合最优化问题禁忌搜索算法在组合最优化问题中有着很好的应用。
比如在公路路径设计中,需要从成千上万的路径中选择最优解。
禁忌搜索算法不仅可以找到全局最优解,还可以避免局部最优解的产生,使得结果更加准确。
无时限单向配送车辆优化调度问题的禁忌搜索算法无时限单向配送车辆优化调度问题,是指在制定配送路线时不考虑客户对货物送到(或取走)时间要求的纯送货(或纯取货)车辆调度问题。
无时限单向配送车辆优化调度问题可以描述为:从某配送中心用多台配送车辆向多个客户送货,每个客户的位置和需求量一定,每台配送车辆的载重量一定,其一次配送的最大行驶距离一定,要求合理安排车辆配送路线,使目标函数得到优化,并满足一下条件:(1)每条配送路径上各客户的需求量之和不超过配送车辆的载重量;(2)每条配送路径的长度不超过配送车辆一次配送的最大行驶距离;(3)每个客户的需求必须满足,且只能由一台配送车辆送货。
一、禁忌搜索算法的原理禁忌搜索算法是解决组合优化问题的一种优化方法。
该算法是局部搜索算法的推广,其特点是采用禁忌技术,即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,以此来挑出局部最优点。
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。
二、算法要素的设计1.禁忌对象的确定禁忌对象是指禁忌表中被禁的那些变化元素。
由于解状态的变化可以分为解的简单变化、解向量分量的变化和目标值变化三种情况,则在确定禁忌对象时也有相对应的三种禁忌情况。
一般来说,对解的简单变化进行禁忌比另两种的受禁范围要小,因此可能早能造成计算时间的增加,但其优点是提供了较大的搜索范围。
根据配送车辆优化调度问题的特点,可采用对解的简单变化进行禁忌的方法。
举例进行说明:当解从x变化到y时,y可能是局部最优解,为了避开局部最优解,禁忌y这一解再度出现,可采用如下禁忌规则:当y的领域中有比它更优的解时,选择更优的解;当y为其领域的局部最优解时,不再选y,而选比y稍差的解。