1 局部领域搜索
又称爬山启发式算法,从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值(即山峰最高点);反之就用最高的邻居节点替换当前节点,从而实现向山峰的高处攀爬的目的。它是禁忌搜索的基础,TS算法是在其上改进而来。
1.1 优点:
容易理解,容易实现,具有较强的通用性;
局部开发能力强,收敛速度很快。
1.2 缺点:
全局开发能力弱,只能搜索到局部最优解;
搜索结果完全依赖于初始解和邻域的映射关系。
通过针对爬山法的分析,提出了TS搜索算法:
改进1:接受劣解。
改进2:引入禁忌表。
改进3:引入长期表和中期表。
2 TS算法的特点:
2.1 基本思想——避免在搜索过程中的循环
2.2 只进不退的原则,通过禁忌表实现
2.3 不以局部最优作为停止准则
2.4 邻域选优的规则模拟了人类的记忆功能
TS算法构成要素:
(1)编码方式
将不相同的n件物品分为m组,可以用的编码:
a、带分隔符的顺序编码
以自然数1~n分别代表n件物品,n个数加上 m-1个分割符号混编在一起,随机排列。 如:1-3-4-0-2-6-7-5-0-8-9
b、自然数编码
编码的每一位分别代表一件物品,而每一位的值代表该物品所在的分组。
如:1-2-1-1-2-2-2-3-3
(2)初始解的获取
可以随机给出初始解,也可以事先使用其他启发式等算法给出一个较好的初始解。
(3)移动邻域
移动是从当前解产生新解的途径,例如上述问题中用移动s产生新解s(x)。 从当前解可以进行的所有移动构成邻域,也可以理解为从当前解经过“一步”可以到达的区域。
(4)禁忌表
禁忌表的作用:防止搜索出现循环
(1)记录前若干步走过的点、方向或目标值,禁止返回
(2)表是动态更新的
(3)表的长度称为Tabu-Size
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
禁忌对象(三种变化)
以状态本身或者状态的变化作为禁忌对象
以状态分量以及分量的变化作为禁忌对象
采用类似的等高线做法,以目标值变化作为禁忌对象
禁忌长度:可以是一个固定的常数(T=c),也可以是动态变化的,可按照某种规则或公式在区间内变化。
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,候选解全部被禁忌,造成计算时间较大,也可能造成计算无法继续下去。
(5)渴望水平函数
A(x,s)一般为历史上曾经达到的最好目标值,若有C(s(x))<A(x,s)则S(x)是不受T表限制。即使s(x)∈T,仍可取 x=s(x)。A(x,s)称为渴望水平函数。
(6)停止准则
(1)给定最大迭代步数(最常用 )
(2)设定某个对象的最大禁忌频率。
(3)设定适配值的偏离阈值。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%禁忌搜索算法解决TSP问题%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear all; %清除所有变量 close all; %清图 clc; %清屏 C = [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]; %31个省会城市坐标 N=size(C,1); %TSP问题的规模,即城市数目 D=zeros(N); %任意两个城市距离间隔矩阵 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%求任意两个城市距离间隔矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for i=1:N for j=1:N D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+... (C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5; end end Tabu=zeros(N); %禁忌表 TabuL=round((N*(N-1)/2)^0.5); %禁忌长度 Ca=200; %候选集的个数(全部领域解个数) CaNum=zeros(Ca,N); %候选解集合 S0=randperm(N); %随机产生初始解 bestsofar=S0; %当前最佳解 BestL=Inf; %当前最佳解距离 figure(1); p=1; Gmax=1000; %最大迭代次数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%禁忌搜索循环%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% while p<Gmax ALong(p)=func1(D,S0); %当前解适配值 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%交换城市%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% i=1; A=zeros(Ca,2); %解中交换的城市矩阵 %%%%%%%%%%%%%%%%%求领域解中交换的城市矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% while i<=Ca M=N*rand(1,2); M=ceil(M); if M(1)~=M(2) A(i,1)=max(M(1),M(2)); A(i,2)=min(M(1),M(2)); if i==1 isa=0; else for j=1:i-1 if A(i,1)==A(j,1) && A(i,2)==A(j,2) isa=1; break; else isa=0; end end end if ~isa i=i+1; else end else end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%产生领域解%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%保留前BestCaNum个最好候选解%%%%%%%%%%%%%%%%%%% BestCaNum=Ca/2; BestCa=Inf*ones(BestCaNum,4); F=zeros(1,Ca); for i=1:Ca CaNum(i,:)=S0; CaNum(i,[A(i,2),A(i,1)])=S0([A(i,1),A(i,2)]); F(i)=func1(D,CaNum(i,:)); if i<=BestCaNum BestCa(i,2)=F(i); BestCa(i,1)=i; BestCa(i,3)=S0(A(i,1)); BestCa(i,4)=S0(A(i,2)); else for j=1:BestCaNum if F(i)<BestCa(j,2) BestCa(j,2)=F(i); BestCa(j,1)=i; BestCa(j,3)=S0(A(i,1)); BestCa(j,4)=S0(A(i,2)); break; end end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%藐视准则%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if BestCa(1,2)<BestL BestL=BestCa(1,2); S0=CaNum(BestCa(1,1),:); bestsofar=S0; for m=1:N for n=1:N if Tabu(m,n)~=0 Tabu(m,n)=Tabu(m,n)-1; %更新禁忌表 end end end Tabu(BestCa(1,3),BestCa(1,4))=TabuL; %更新禁忌表 else for i=1:BestCaNum if Tabu(BestCa(i,3),BestCa(i,4))==0 S0=CaNum(BestCa(i,1),:); for m=1:N for n=1:N if Tabu(m,n)~=0 Tabu(m,n)=Tabu(m,n)-1; %更新禁忌表 end end end Tabu(BestCa(i,3),BestCa(i,4))=TabuL; %更新禁忌表 break; end end end
版本:2014a