局部搜索算法
非凸优化问题的局部最优解算法研究
非凸优化问题的局部最优解算法研究摘要：非凸优化问题是一类具有广泛应用领域的重要问题，由于其非凸性质，存在多个局部最优解。
本文旨在研究非凸优化问题的局部最优解算法，通过系统性地总结和分析现有算法的优缺点来探讨在实际问题中解决非凸优化问题的可行性和有效性。
本文首先介绍了非凸优化问题的定义和特点，然后针对局部最优解的概念进行了详细阐述，并介绍了一些常用的局部搜索算法。
接着，本文对比分析了几种经典的非凸优化问题的局部最优解算法，并提出了一种基于遗传算法的改进方法。
最后，本文通过实验验证了所提算法的性能，同时对未来的研究方向进行了展望。
第一章引言1.1 研究背景非凸优化问题是指在优化问题中存在一个或多个非凸函数的情况。
非凸优化问题在物理、经济、工程等领域具有重要应用。
与凸优化问题不同，非凸优化问题的解不再是全局最优解，而是多个局部最优解。
因此，对非凸优化问题的研究是一项具有挑战性的任务。
1.2 研究目的本文旨在研究非凸优化问题的局部最优解算法，并通过对比分析来评估其可行性和有效性。
同时，本文还将探讨如何改进现有算法，以提高算法的性能和收敛速度。
第二章非凸优化问题的定义与特点2.1 非凸优化问题的定义非凸优化问题是指在目标函数或约束条件中存在一个或多个非凸函数的优化问题。
一个一般的非凸优化问题可以表示为：minimize f(x)subject to gi(x) ≤ 0, i = 1, 2, …, mhj(x) = 0, j = 1, 2, …, n其中，f(x)为目标函数，gi(x)为不等式约束条件，hj(x)为等式约束条件。
2.2 非凸优化问题的特点非凸优化问题具有以下几个特点：1) 存在多个局部最优解，使得求解过程复杂化。
2) 通常不存在全局最优解，即在可接受的时间内无法找到问题的最佳解。
3) 目标函数和约束条件通常是非线性的，使得优化问题更为复杂。
4) 求解非凸优化问题的算法通常是启发式的，其精确性和可靠性有待提高。
relief的算法描述
relief的算法描述摘要：1.Relief 算法的概述2.Relief 算法的基本原理3.Relief 算法的具体实现4.Relief 算法的应用案例5.Relief 算法的优缺点分析正文：【1.Relief 算法的概述】Relief 算法是一种基于邻域关系的局部搜索算法，用于求解优化问题。
该算法通过在解空间中进行局部搜索，找到一个更优的解。
它适用于处理各种优化问题，如旅行商问题（TSP）、装载问题等。
【2.Relief 算法的基本原理】Relief 算法的基本思想是在当前解的邻域内进行搜索，以找到一个更优的解。
算法的核心部分是邻域搜索，它决定了搜索的效率和效果。
邻域搜索的方法有很多种，如单方向搜索、双向搜索、循环搜索等。
【3.Relief 算法的具体实现】Relief 算法的具体实现步骤如下：1) 初始化解：随机生成一个初始解。
2) 邻域搜索：在当前解的邻域内进行搜索，找到一个更优的解。
3) 解更新：如果找到更优的解，则更新当前解。
4) 停止条件：当满足停止条件（如达到最大迭代次数、解变化小于阈值等）时，算法结束。
5) 输出解：输出最终解。
【4.Relief 算法的应用案例】Relief 算法广泛应用于各种优化问题，如：1) 旅行商问题（TSP）：在给定城市之间距离的情况下，求解访问所有城市并返回出发点的最短路径问题。
2) 装载问题：在给定货物重量和卡车载重限制的情况下，求解如何合理安排货物在卡车上的装载方案，以使总运输成本最小。
【5.Relief 算法的优缺点分析】优点：1) Relief 算法具有较好的局部搜索能力，能够较快地找到一个较优解。
2) 算法实现简单，易于理解和编程实现。
缺点：1) 算法的搜索效率受到邻域搜索方法的影响，不同的搜索方法可能导致不同的搜索效果。
局部搜索最优算法之模拟退火
模拟退火（SAA）起源
❖ 模拟退火最早由Metropolis等人提出，由 Kirkpatrick等人和Cerny应用于优化问题的求解。
❖ SAA是一种基于Metropolis迭代求解法的启发式随 机收索算法。
❖ SAA是基于金属退火的机理而建立起的一种全局最 优化方法，它能够以随机搜索技术从概率意义上找 出目标函数的最优解。
盲目搜索
1. 广度搜索 2. 深度搜索 3. 双向性搜索 4. 分支定界
模拟退火算法（流程）
1. 任选一个初始状态解x0，即有此时初始温度T （0）,令xbest=x0,设定;
2. 令T=T（0）,以T和xbest调用Metropolis抽样 法，返回的解x作为本算法的当前最优解xi=x ；
3. 按一定方式将T降温,即 T=Ti+1,Ti+1<Ti,i=i+1;模退火（Metropolis准则）
Metropolis抽样准则: 1.令i=0时的当前解为x0=x,在T下进行以下各步； 2.在当前解xi邻域，随机取一个新的状态x作为当前候选解，
并计算△E=E(x’)-E(x); 3.若△E<0,则接受x为下一个当前最优解；
若△E>0,则按概率exp（- △ E/kT）接受x为下一个当前最 优解；
局部搜索最优算法之 模拟退火
退火优化过程演变
搜索算法
❖确定性搜索（启发式搜索）：可以使算 法收敛于性能优良的解；
❖盲目性搜索：使算法能够跳出局 部最优解。按照预定的控制策略实 行搜索，在搜索过程中获取的中间 信息不用来改进控制策略。
启发式搜索
1. 贪婪算法 2. 模拟退火算法 3. 遗传算法 4. 粒子群算法 5. 蚁群算法……
带局部搜索的自适应动态差分进化算法
中 图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ３ —５ ８ ２ Ｘ（ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ —０ ０ ７ ４ —０ ６
差 分 演 化 算 法 。 是于 １ ９ ９ ５年 由 Ｒ ． Ｓ ｔ ｏ ｒ ｎ和 Ｋ． Ｐ ｒ ｉ ｃ ｅ 提 出来 的 一 种 演 化 算 法 。该 算 法 和 其 他 进 化 类 算 法 主要 的不 同在 于差 分 变 异 的使 用 。Ｄ Ｅ与人工生命 ， 特 别 是 进 化 算 法 有 着 极 特 殊 的联 系 。Ｄ Ｅ 和 微 粒 群算法一样 ， 都 是 基 于群 体 智 能 理 论 的优 化 算 法 ， 通 过 群 体 内个 体 间 的合 作 与竞 争 产 生 的群 体 智 能 指 导 优 化 搜 索 。但 相 比 于其 他 进 化 算 法 ， Ｄ Ｅ算 法 简 单 、 鲁棒 性高 、 易 于程序实 现 、 全局 收敛能力 强 。 但 是 其 随 机 性 又导 致 其 收敛 速度 慢 ， 本 文提 出 了利 用单 纯 形搜 索 的 方 法 将 群 体 中较 差 部 分 通 过 单 纯 形 搜 索 进 行 优 化 后 再 进 行 差 分 进 化 的方 法 ， 使 得 进 化 速 度 有 了较 大 的 提 高口 。对 于 差 分 进 化 算 法 来 说 ， 差 分 比例 因 子 Ｆ ， 和 交 叉 概 率 因子 Ｃ Ｒ 都 在很 大 程度 上 影 响 了 差分 进 化算 法 的性 能 。因 此 本 文 提 出 了 一 种 自适 应 的差 分 进 化算 法 ， 使得进化 速度有了较大的提高 ， 同时保 留了 Ｄ Ｅ全 局 搜 索 的 优 越 性 。 针 对 此 ， 本 文提 出了一种 自 适 应 参 数 的 差 分 进 化算 法 。
人工智能导论 第5讲 超越经典的搜索
➢竞争比越小越好
➢竞争比可以是无穷大，比如达到某些状态后 无法达到目标状态(活动不可逆)
➢可安全探索的状态空间：每个可达到的状态 出发都有达到目标状态的行动，如迷宫问题， 八数码问题
➢ 局部搜索算法 ➢ 不确定动作的搜索 ➢ 使用部分可观察信息的搜索 ➢ 联机搜索
QA？
32752411
24748552
突变点
3 2 7 4 8 51 5 2
交叉点
父代 交叉点
子代
样本被选择繁衍后 代的概率正比于它 的适应度函数值
发生交叉操作的概 率需要预先设定， 交叉位置随机产生
发生突变操作的概 率需要预先设定， 通常远小于交叉概 率
➢环境是完全可观察的和确定的
➢可以知道任何动作序列之后达到的状态
➢环境是部分可观察或者是不确定的
➢无法准确预知未来状态 ➢需根据未来感知信息制定相应的行为
➢例子：真空洗尘器世界的不稳定行为
➢在一块脏区域吸尘可以使该区域干净，有时也 会清洁邻近区域
➢在干净区域吸尘可能是该区பைடு நூலகம்弄脏
➢Suck when state=1
➢If state=5 then [right,suck] ➢Else do nonthing
➢ 随机束搜索：不是找到k个最佳，而是随机找 到k个后继状态，随机概率与状态值成正比。
➢ 遗传算法是模仿生物遗传学和自然选择机理， 通过人工方式所构造的一类优化搜索算法，是 对生物进化过程进行的一种数学仿真。
➢ 遗传算法为那些难以找到传统数学模型的难题 指出了一个解决方法。
➢ 遗传算法借鉴了生物科学的知识，体现了人工 智能这一交叉学科的特点。
➢遗传算法的编码方法有二进制编码、浮点数 编码方法、格雷码、符号编码方法、多参数 编码方法等。
优化算法的分类
优化算法的分类
以下是优化算法的分类：
优化算法主要可以分为以下几类：
1. 暴力搜索算法：暴力搜索是指通过枚举所有可能的解，然后选取最优的解来求解问题。
这种方法适用于小规模问题，但随着问题规模增大会变得非常低效。
2. 基于梯度的优化算法：这类算法基于目标函数的导数，以步长为自变量，沿着负梯度方向进行迭代求解目标函数的最小值。
常见的基于梯度的算法包括梯度下降、共轭梯度、牛顿法等。
3. 进化算法：进化算法是一类基于生物演化原理的优化算法，包括遗传算法、粒子群算法、人工蜂群算法等。
这类算法通过对多个候选解不断进行重组变异来探索问题空间，并通过适应性函数来评价解的好坏程度。
4. 局部搜索算法：局部搜索算法在寻找局部最优解方面效果较好，并且相比全局搜索更加高效。
常见的局部搜索算法包括模拟退火、禁忌搜索、局部优化、贪心算法等。
5. 其他优化算法：其他优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划等，这些算法更多应用于特定的优化问题上。
需要根据具体问题的求解需求选择合适的优化算法。
不同的算法有各自的适用场景和优劣点，如基于梯度的算法适用于连续可导函数的优化问题，而进化算法则适用于复杂的、非线性的、多模态目标函数的优化问题。
k-opt算法
k-opt算法
k-opt算法是一种局部搜索算法，用于寻找组合优化问题的最优解。
该算法通过不断地调整当前路径来寻找更优的解，通过将路径分割成多个片段并对这些片段进行重新组合来寻找更优的解。
k-opt算法中的k表示对路径进行优化时考虑的片段数量，通常情况下k的取值为2或3。
k-opt算法首先随机选择一条初始路径，然后对路径进行局部的调整。
在每一次迭代中，算法会尝试移除k条边，并用不同的方式重新连接这些边，然后计算新路径的长度。
如果新路径比原路径更短，则接受这个调整，否则保持原路径不变。
这样不断地进行局部调整，直到达到一定的迭代次数或者无法再找到更优的路径为止。
k-opt算法的优点是可以在较短的时间内找到较好的解，并且易于实现。
然而，由于其是一种局部搜索算法，存在陷入局部最优解的风险，因此在实际应用中需要结合其他方法进行改进，如多次运行算法取最优解或者与全局优化算法结合等。
总的来说，k-opt算法是一种常用于解决TSP等组合优化问题的启发式算法，通过局部搜索和路径调整来寻找最优解。
[笔记]人工智能一种现代的方法（第3版）第4章超越经典的搜索
![[笔记]人工智能一种现代的方法（第3版）第4章超越经典的搜索](https://img.taocdn.com/s3/m/d0c1cb000a4e767f5acfa1c7aa00b52acfc79cf2.png)
第4章超越经典的搜索1 局部搜索算法和最优化问题1.1 爬山法（贪婪局部搜索）1.1.1 爬山法（最陡上升版本）1.1.2 随机爬山法1.1.3 首选爬山法1.1.4 随机重启爬山法1.2 模拟退火搜索1.2.1 特点1.3 局部束搜索（Local beam search）1.4 遗传算法（Genetic algorithm，GA）1.4.1 例子：八皇后问题1.4.2 遗传算法伪代码：2 使用不确定动作的搜索2.1 与或搜索树3 使用部分可观察信息的搜索3.1 无观察信息的搜索3.2 部分可观察问题的搜索3.2.1 联机搜索4 总结1 局部搜索算法和最优化问题在第3章中讨论的无信息搜索和有信息搜索有如下性质：环境都是在可观察、确定的、已知的，问题解是一个行动序列。
本章将不受这些环境性质的约束，讨论局部搜索（local search）算法，考虑对一个或多个状态进行评价和修改，而不是系统地搜索从初始状态开始的路径。
局部搜索（local search）算法：从单个当前结点出发，通常只移动到它的邻近状态而不保留搜索路径局部搜索不关心路径代价，但是关注解状态。
Agent不知道前面的状态，只知道当前的状态。
比如八皇后问题，不关心是怎么到目的状态的，只关心最终布局对不对，许多重要应用都有这样的性质，如作业空间调度，自动程序设计等。
虽然局部搜索算法不是系统化的，但是有两个关键优点：占用内存少，通常只用常数级的内存通常能在系统化算法不适用的很大或无限的（连续的）状态空间中找到合理的解。
此外，局部搜索算法对于解决纯粹的最优化问题十分有用，其目标是根据目标函数找到最佳状态。
如果存在解，最优的局部搜索算法总能找到全局最大/最小值？？？1.1 爬山法（贪婪局部搜索）定义：不断向值增大的方向移动，直到到达局部最优。
也被称为贪婪局部搜索，因为它只选择邻居中状态最好的一个，而不考虑下一步怎么走。
贪婪算法很容易改善一个坏的状态，但却经常陷入局部最优无法跳出。
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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)<h(nextn) THEN EXIT(Fail);
5, n:=nextn;
6, GO LOOP;
该算法在单峰的条件下，必能达到山顶。
局部搜索算法
（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
局部搜索算法2——可变步长
（1）随机选择一个初始的可能解x0属于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
（5）如果f(xn)<f(xb)，则xb=xn
（6）按某种策略改变步长，计算P=N(xb)，转（2）继续
（7）否则P=P-P‘，转（2）
（8）End
（9）输出计算结果
（10）结束
局部搜索算法3——多次起始点
（1）k=0
（2）随机选择一个初始的可能解x0属于D，xb=x0,P=N(xb);
（3）如果不满足结束条件，则：
（4）Begin
（5）选择P的一个子集P‘，xn为P‘的最优解
（6）如果f(xn)<f(xb)，则xb=xn，P=N(xb)，转（3）
（7）否则P=P-P‘，转（3）
（8）End
（9）k=k+1
（10）如果k达到了指定的次数，则从k个结果中选择一个最好的结果，否则转（2）（11）输出结果
（12）结束。