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APS算法之六禁忌搜索TS(上)
- 讓 x := s(x)
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(dòng)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(gè)選擇迭代次數(shù)已經(jīng)占用,或是在整個(gè),或是因?yàn)?x* 是最后的改善, 或如果所有移動(dòng)被禁止,在從第二步直接達(dá)到這一步時(shí),或如果運(yùn)行時(shí)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(gè)“最好”的移動(dòng)(而不是提高移動(dòng)),在每一步被選擇,在評估函數(shù)里嵌入使用條件。 l 3個(gè)重要方面: 1,評估函數(shù)的定義:
第二步的每一執(zhí)行移動(dòng),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(dòng)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(dòng)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(gè)移動(dòng) 3,中斷條件
這里:迭代次數(shù) (要么整個(gè),要么提高步驟), 或運(yùn)行時(shí)間. (待續(xù)) 來源:AMT
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