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APS算法之六禁忌搜索TS(上)

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文章來源:泛普軟件 禁忌搜索Tabu Search (TS):它的算法是創(chuàng)立一初始化的方案 ;基于初始化的方案 ,算法“移動” 到一相鄰的方案 。一般來說,許多移動是連續(xù)的過程,方案的質(zhì)量被提高。 一個禁忌 tabu 清單被用于指導(dǎo)搜尋 ,當(dāng)一特殊的中斷條件達(dá)到時,算法就結(jié)束。 (如. 當(dāng)運行時間已經(jīng)達(dá)到時),它是(確定性) 搜尋算法。   它和基因算法GA不同是, 禁忌TS,它是(確定性) 搜尋算法,試圖找到一組合優(yōu)化問題的最佳方案。但是,它的算法也還是包括隨機取樣的方法。 禁忌搜索TS: 基本概念:它的約束搜尋是由它的移動禁止的分類條件來進行的  (如, tabu)。   爬山探索”“ (對最小化問題) 1.      選擇初始化方案 x 2.      選擇一些移動s(x) 如下 目標(biāo)函數(shù)值 s(x) < 目標(biāo)函數(shù)值 x   如果沒有移動存在,那么x 就是最佳的,方法停止。否者 ,
    1. x := s(x)
及回到第二步  2.   它是非常簡單的探索 ,其缺點是:局部優(yōu)化,也許不是全局的優(yōu)化。    禁忌搜索TS 特點: l      它的約束搜尋是由它的移動禁止的分類條件來進行的    l       是由一“遺忘策略”提供的短期記憶函數(shù)來自由搜索。     熟悉分類的方法:爬山探索, 從它們的開始點到一個本地優(yōu)化采取單向的前進。  (在前后最小化里, 山是“倒置”以致于爬山的方向是向下的。)   在一組合問題里,爬山過程的主要限制:在開始點得到本地優(yōu)化,當(dāng)沒有提高的移動是可能的時候,也許不是一個全局優(yōu)化。   爬山探索不能保證一個全局的優(yōu)化。 =>禁忌搜索TS 向?qū)Ь拖褚粋€探索連續(xù) 探險。由于沒有提高移動,就不會成為困惑,也不會落后到一個先前出現(xiàn)本地優(yōu)化。   爬山法:     依賴于初始方案和移動的定義“爬山探索”可以找到最佳方案,但是,大部分情況下,它總是局部優(yōu)化。   1,選擇初始化方案 x  和讓 x* := x. 設(shè)置重復(fù)計數(shù) k := 0, and 開始用一個空的tabu 清單. 2,鄰近的決策方案和選擇最佳方案:
如果刪除所有的禁忌, 那么就去第四步4.
否則設(shè)置 k := k+1 and 選擇最佳的可能的移動用相應(yīng)的事先定義好的評估函數(shù)
3,檢查, 是否從第二步改善目前最佳目標(biāo)函數(shù)值:
如果是真,那么讓
x* := x. 4,檢查, 是否中斷條件達(dá)到:
如果一個選擇迭代次數(shù)已經(jīng)占用,或是在整個,或是因為 x* 是最后的改善, 或如果所有移動被禁止,在從第二步直接達(dá)到這一步時,或如果運行時間被消耗,停止。 x* 是最好的方案.
 
否則, 更新tabu清單 and 回到第二步2. l      本地搜索算法的組合(如爬山探索)用禁忌tabu 清單來克服局部優(yōu)化。 l      禁忌清單tabu使用,提供“約束搜索”的方法。方案的產(chǎn)生關(guān)鍵依賴于禁忌清單的組成內(nèi)容和第4步的更新方法。 l      對局部優(yōu)化的條件沒有參照的方法,除非指明那里是局部優(yōu)化在先前找到的最佳方案上的提高。一個“最好”的移動(而不是提高移動),在每一步被選擇,在評估函數(shù)里嵌入使用條件。 l      3個重要方面:   1,評估函數(shù)的定義:
第二步的每一執(zhí)行移動,從當(dāng)前的方案x  到一相鄰的方案,產(chǎn)出最大的提高-或, 缺少提高的可能性, 最小化的沒有提高。在目標(biāo)里,以允許只有非禁忌移動的限制為條件。
  2,更新禁忌 tabu清單
使用禁忌清單的主要目標(biāo)是避免回到先前的方案狀態(tài)。 禁忌 tabu清單是以移動集合,,在最后最近搜索過程中迭代次數(shù)里,可以“倒退”(或undo) 一個移動
  3,中斷條件
這里:迭代次數(shù) (要么整個,要么提高步驟), 或運行時間
. (待續(xù)) 來源:AMT
發(fā)布:2007-04-22 10:21    編輯:泛普軟件 · xiaona    [打印此頁]    [關(guān)閉]
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