禁忌搜索算法教程

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禁忌搜索算法教程

禁忌搜索算法教程
C x 16 x* x A(s, x) C(x*) 16
移动 Sx
3,1 2,3 3,4 7,1 6,1
C x
2 1 -1 -2 -4
T表 1 4,5
2 3
…… ……
结论:互换1和3
30
三.TS举例
③ 迭代2 编码:2-4-7-1-5-6-3
C x 18 x* x A(s, x) C(x*) 18
第三章 禁忌搜索
1
第三章 禁忌搜索
一.导言 二.禁忌搜索 三. TS举例 四. TS中短、中、长久表旳使用 五.学习TS旳几点体会
2
1. 问题描述
一.导言
min f (x) s.t. g(x) 0
x X
目的函数 约束条件 定义域
注:X为离散点旳集合,TS排斥实优化
3
一.导言
2. 局域搜索
➢ 邻域旳概念 ① 函数优化问题: 邻域(N(x))一般定义为在给定距离空间内,以一点 (x)为中心旳一种球体 ② 组合优化问题:
xbest:=xnow=(ACBDE)
ABCDE
11
一.导言
2. 局域搜索
➢ 示例 措施:全邻域搜索 第2步 N(xbest)={(ACBDE),(ABCDE),(ADBCE),(AEBDC) ,(ACDBE),(ACEDB),(ACBED)}, 相应目的函数为f(x)={43, 45, 44, 59, 59, 58, 43}
5
一.导言
2. 局域搜索
➢ 邻域旳概念 例: 解旳邻域映射可由2-opt,推广到k-opt,即对k个元 素按一定规则互换。
邻域旳构造依赖于解旳表达,邻域旳构造 在智能优化算法中起主要旳作用。
6
练习

禁忌搜索

禁忌搜索


禁忌长度:
禁忌表的大小

候选解:
利用当前解的邻域函数产生其所有(或若干) 邻域解,并从中确定若干候选解。 候选解集的确定是选择策略的关键,对算法 性能影响很大。
藐视准则:
当一个禁忌移动在随后T次的迭代内再度出现
时,如果它能把搜索带到一个从未搜索过的区域,
则应该接受该移动即破禁,不受禁忌表的限制。
4.迭代③ 编码:4-2-7-1-5-6-3
Cx 14, C x* 18

结论:因渴望水平发挥作用,交换在破禁 表中的4和5
5.迭代④ 编码:5-2-7-1-4-6-3
Cx C x* 20

结论:交换7和1
6.迭代⑤ 编码:5-2-1-7-4-6-3
Cx C x* 20
*
.更新T表,转步骤2
四、禁忌算法示例
问题:由七层不同的绝缘材料构成的一种绝 缘体,应如何排列顺序,可获得最好的绝 缘性能
编码方式:顺序编码
初始编码:2-5-7-3-4-6-1
目标值:极大化目标值 邻域定义:两两交换是一个邻 域移动 邻域大小:Tabu Size: 3 NG: 5
禁忌搜索
专业:物流工程 姓名:冯颖 学号:201322303100
一、禁忌搜索概述
二、禁忌搜索的重要参数与基本
原理 三、禁忌搜索的算法步骤 四、禁忌算法示例
一、概述
禁忌搜索(Tabu Search或Taboo Search,简称TS ) 的思想最早由Glover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 效搜索以最终实现全局优化。

图节点着色问题中的禁忌搜索算法

图节点着色问题中的禁忌搜索算法

图节点着色问题中的禁忌搜索算法09-03-25 作者:编辑:校方人员图节点着色问题是组合最优化中典型的非确定多项式(NP)完全问题,也是图论中研究得最久的一类问题。

目前解决该问题的算法很多,如回溯算法、分支界定法、Welsh-Powell算法、神经网络、遗传算法以及模拟退火算法等。

综合比较各种算法,前两种算法是精确算法,但时间复杂性太大;后三种属于近似算法,虽然时间复杂性可接受,能够得到较好的近似解,但算法本身过于复杂,算法效率难以保证。

本文采用禁忌搜索算法,它同时拥有高效性和鲁棒性。

禁忌搜索是一种全局逐步寻优的人工智能算法,它常能有效的应用于一些典型NP问题,如TSP。

但禁忌搜索存在一些参数较难设置,这也是应用于通信系统时研究的热点。

本文提出针对着色问题的禁忌搜索的具体设计方案,较好的设置了参数,并优化了数据结构,通过实验比较得到了较好的效果。

最后提出通过领域简单的变化,禁忌搜索能较好的用于一般算法难以实现的List着色问题。

1图节点着色问题图的着色问题可分为边着色、顶点着色、List着色和全着色,其中最主要的给定一个无向图G=(V,E),其中V是节点集V={1,2,…n},E是边集,其中(i,j)表示有连接(i,j)的一条边。

若,且V i内部的任何两个节点没有E中的边直接相连,则称(V1,V2,…,V n)为V的一个划分。

图的节点着色问题可以描述为:求一个最小的k,使得(V1,V2,…,V n)为V的一个划分。

通常的解决着色问题的算法采用蛮力法、贪婪法、深度优先或广度优先等思想可以得到最优解,但时间复杂性太大,如回溯法,其计算时间复杂性为指数阶的;有的在多项式时间内能得到可行解,但不是最优解,如Welsh-Powell算法和贪婪算法。

Welsh-Powell算法只能保证最多使用(为图中顶点的最大度)种颜色给一个图正常着色,而由Brooks定理,对于既不是完全图又不是奇圈的简单连通图,所需的颜色数。

禁忌搜索算法.pptx

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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。
[1,4,3,5,2,1] f4=5
对x2交换2和3时,5最优,此时x3=[1,4,3,5,2,1] f(x3)=5,历史最优为5,将2-3放入禁 忌表中
禁忌表
3-4
2-3
禁忌搜索算法(Tabu search)
x3=[1,4,3,5,2,1】 5(x3)=5,历史最优为5
邻域移动(交换中间两个城市)
禁忌表 3-5 2-3
参考教材和资料
彭扬, 伍蓓. 物流系统优化与仿真[M]. 中国物资出版社, 2007.
通过局部邻域搜索和相应 的禁忌准则来避免迂回搜 索,并通过特赦准则释放 被禁忌的优良状态。以保 证多样化的有效搜索,最
终实现全局最优化。
禁忌搜索算法的思想
禁忌搜索算法的思想
1
禁忌搜索算法的思想
2
1
5
4
3
禁忌搜索算法的思想
15 14 13
11 10
12 9
2
1
58
4 6
3
7
时间步 T=1
禁忌表 1、2、3、4、5

禁忌搜索算法ppt课件

禁忌搜索算法ppt课件

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

25
End
判断是否为tabu, 决定接受与否
接受最好的候选解,并替换当前解
NI=0 是
n<N

21
End
求得初始解 BS=初始解
初始解
Sequence The length of the route
132456
28
BS
Sequence The length of the route
132456
28
22
Start
Tabu list 初始化(清空) 设M,N的值
求得初始解 BS=初始解
Sequence The length of the route
当前解 413256
30
Sequence The length of the route
BS
132456
28
Tabu list {41, },NI=1,n=1
26
Start
Tabu list 初始化(清空) 设M,N的值
求得初始解 BS=初始解
The length of the route
30
35
38
40
45
24
Start
Tabu list 初始化(清空) 设M,N的值
求得初始解 BS=初始解
n=0;NI=0

禁忌搜索算法

禁忌搜索算法
• 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。
• (5)判断候选解对应的各对象的禁忌属性,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元 素。
• (6)转到步骤(2)。
流程图
开始
设置参数,产生初 始解置空禁忌表
满足终止准则吗?
输出优解
结束
生成当前的邻域 解,选出候选解
满足藐视准则吗?
国内外研究现状
➢ Glover教授分别在

1989年和1990年发表
了两篇著名的标题为
Tabu search的论文,
提出了现在大家熟知
的禁忌搜索算法的大
部分原理。
其中一些原理在学术界长期没有突破。事实上, 在20世纪90年代前半叶,大部分工作局限在关于 禁忌搜索技术的非常有限区域,如禁忌表和基本 的藐视准则。
邻域和移动
• 邻域移动亦称邻域操作,邻域变换等;邻域移动是从一个 解产生另一个解的途径。它是保证产生好的解和算法搜索 速度的最重要因素之一。邻域移动定义的方法很多,对于 不同的问题应采用不同的定义方法。
• 通过移动,目标函数值将产生变化,移动前后的目标函数 值之差,称之为移动值。如果移动值是非负的,则称此移 动为改进移动;否则称作非改进移动。最好的移动不一定 是改进移动,也可能是非改进移动,这一点就保证搜索陷 入局部最优时,禁忌搜索算法能自动把它跳出局部最优。 邻域移动的涉及策略既要保证变化的有效性,还要保证变 化的平滑性,即产生的邻域解和当前解有不同,又不能差 异太大。不同会使搜索过程向前进行,不能差异太大保证 搜索是有序而非随机的搜索。[1]

禁忌搜索课件

禁忌搜索课件
第25页,共46页。
五.TS举例(8)
迭代5 编码:5-2-1-7-4-6-3
cx= =C20x
结论: 迭代已到5次,得到最优解
5-2-7-1-4-6-3和5-2-1-7-4-6-3
cx = Cx =20
第26页,共46页。
六.TS的中、长期表的使用(1)
引入中长期表的目的 改善TS的广域搜索能力,TS的局域搜索能力很 好,邻域选优快,但广域搜索能力较差。搜索 能力是TS的关键,采用中长期表可改善TS的广 域搜索能力。
数组元加上Tabu-Size;
T表的下半部分,用来记频数,每次(i,j)交换 (i<j),对应的((j,i)+1)来记忆频数。
第30页,共46页。
六.TS的中、长期表的使用(5) 频数表的优点:同一数组作为T表和频数表共同 使用,方便操作又节省了时间。
第31页,共46页。
六.TS的中、长期表的使用(6)
5,4 7,4 3,6 2,3 4,1
cx
6 4 2 0 -1
……
结论:交换4和5
……
T表
1 2 3
第21页,共46页。
五.TS举例(4)
迭代1 编码:2-4-7-3-5-6-1
cx= Cx =16
移动 Sx
3,1 2,3 3,4 7,1 6,1
……
结论:交换1和3
cx
2 1 -1 -2 -4 ……

S x T
停止,否则令
k
k
,若
1 k
NG
(其中NG为最大迭代数)停止;
注:邻S域x小 T,T表表长示。非正正常常设终置止为,(T造表成长的度原<邻因域:
大小)。步骤②的作用是设置循环体出口。

禁忌搜索实验报告

禁忌搜索实验报告

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。

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,(ABDCE),(ABEDC),(ABCED)}, 对应目标函数为f(x)={45, 43, 45, 60, 60, 59, 44}
xbest:=xnow=(ACBDE)
ABCDE
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一.导言
2. 局域搜索
➢ 示例 方法:全邻域搜索 第2步 N(xbest)={(ACBDE),(ABCDE),(ADBCE),(AEBDC)
素按一定规则互换。
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。
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6
练习
定义邻域移动为:位值加1或减1 对整数编码[ 2 2 3 5 3],下列编码是否在其邻 域内:
[2 3 3 5 3]

[2 2 3 4 3]

[2 3 2 5 3]

[2 2 2 5 3]
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二.禁忌搜索
2. 构成要素
➢ 禁忌表 禁忌表(T表)的作用:防止搜索出现循环
① 将移动、移动分量或适值作为禁忌对象 ② 表的长度称为Tabu-Size,可以用来控制局域
/~glover/
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二.禁忌搜索
2. 构成要素
➢ 解的表达 ① 编码方法:用数学的形式来表示问题的解。 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。 ③ 适值函数C(x)的构造:往往直接将目标函数 f(x)作为适值函数。
x0 x0
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一.导言
2. 局域搜索
➢ 优劣性 ① 通用易实现,易于理解 ② 搜索结果依赖于初始点和邻域结构,容易陷 入局优
为了得到好的解,可以采用的策略有(1)扩大 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
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3
一.导言
2. 局域搜索
➢ 邻域的概念 ① 函数优化问题: 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 ② 组合优化问题:
N:xX N (x) 2X 且 x N(x),称为一个邻域映射,其中2 X 表示X
所有子集组成的集合。
N(x)称为x的邻域, yN(x)称为x的一个邻居。

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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x0,记录当前最优解xbest:=x0, T=N(xbest);
➢ STEP 2 当T\{xbest}=Φ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,从T中选一集合S,得 到S中的最好解xnow;若f (xnow)<f(xbest),则xbest := xnow ,T=N(xbest);否则T:=T\S;重复STEP 2。
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二.禁忌搜索
2. 构成要素
➢ 邻域及邻域移动 ① 定义邻域移动s,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;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。 ② 邻域是由当前解x及其通过定义的邻域移动能 够达到的所有解构成的集合。
注意:移动的意义是灵活的,目的是便于搜索。
,(ACDBE),(ACEDB),(ACBED)}, 对应目标函数为f(x)={43, 45, 44, 59, 59, 58, 43}
xbest:=xnow=(ACBDE)
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一.导言
2. 局域搜索
➢ 优劣性 ① 通用易实现,易于理解 ② 搜索结果依赖于初始点和邻域结构,容易陷 入局优
第三章 禁忌搜索
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1
第三章 禁忌搜索
一.导言 二.禁忌搜索 三. TS举例 四. TS中短、中、长期表的使用 五.学习TS的几点体会
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1. 问题描述
一.导言
min f (x) s .t . g(x) 0
xX
目标函数 约束条件 定义域
注:X为离散点的集合,TS排斥实优化
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一.导言
2. 局域搜索
➢ 邻域的概念 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 2-opt,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。
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一.导言
2. 局域搜索
➢ 示例 例:五个城市的对称TSP问题
初始解为xbest=(ABCDE),f(xbest)=45,定义邻域映射
为对换两个城市位置的2-opt,选定A城市为起点。
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一.导言
2. 局域搜索
➢ 示例 方法:全邻域搜索 第1步 N(xbest)={(ABCDE),(ACBDE),(ADCBE),(AECDB)

[2 2 3 5 5]

[2 2 3 4 4]

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7
练习
定义邻域移动为:2-Opt 对顺序编码[ 4 2 3 5 1],下列编码是否在其邻 域内:
[4 3 2 5 1]

[5 2 3 4 1]

[4 3 5 1 2]

[1 2 3 5 4]

[4 3 3 5 1]

[3 4 2 5 1]
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)}
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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
➢ 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。
➢ 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。
➢ Glover在1977年提出TS。相对于LS,TS的优点 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。
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