matlab禁忌搜索算法
时间: 2023-12-06 16:38:52 浏览: 33
禁忌搜索算法是一种用于解决组合优化问题的启发式算法。它通过在搜索过程中禁止一些不良的移动来避免陷入局部最优解,并通过引入记忆机制来避免重复搜索已经搜索过的状态。在Matlab中,可以使用禁忌搜索算法来解决TSP问题。以下是一个简单的Matlab禁忌搜索算法的示例:
```matlab
% 定义距离矩阵
dist = [0 2 3 4; 2 0 5 6; 3 5 0 7; 4 6 7 0];
% 定义参数
n = size(dist, 1); % 城市数量
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tabu_len = 5; % 禁忌表长度
% 初始化
cur_sol = randperm(n); % 当前解
best_sol = cur_sol; % 最优解
tabu_list = zeros(n, n); % 禁忌表
% 迭代搜索
for iter = 1:max_iter
% 生成候选解
cand_sol = zeros(1, n);
cand_delta = inf;
for i = 1:n-1
for j = i+1:n
if tabu_list(cur_sol(i), cur_sol(j)) == 0
% 交换i和j位置的城市
tmp_sol = cur_sol;
tmp_sol(i) = cur_sol(j);
tmp_sol(j) = cur_sol(i);
% 计算目标函数值
tmp_delta = 0;
for k = 1:n-1
tmp_delta = tmp_delta + dist(tmp_sol(k), tmp_sol(k+1));
end
tmp_delta = tmp_delta + dist(tmp_sol(n), tmp_sol(1));
% 更新候选解
if tmp_delta < cand_delta
cand_sol = tmp_sol;
cand_delta = tmp_delta;
end
end
end
end
% 更新禁忌表
for i = 1:n-1
for j = i+1:n
if cur_sol(i) ~= cand_sol(i) || cur_sol(j) ~= cand_sol(j)
tabu_list(cur_sol(i), cur_sol(j)) = tabu_len;
end
end
end
% 更新当前解和最优解
cur_sol = cand_sol;
if cand_delta < dist(best_sol(1), best_sol(n))
best_sol = cand_sol;
end
% 更新禁忌表计数器
tabu_list = max(tabu_list-1, 0);
end
% 输出结果
disp(best_sol);
```
该示例中,我们首先定义了一个距离矩阵,然后定义了一些参数,包括城市数量、最大迭代次数和禁忌表长度。接着,我们初始化了当前解、最优解和禁忌表,并开始迭代搜索。在每次迭代中,我们生成候选解,并根据禁忌表和目标函数值选择最优的候选解。然后,我们更新禁忌表、当前解和最优解,并继续下一次迭代。最终,我们输出了最优解。