模拟退火与禁忌搜索的区别
时间: 2023-03-27 16:01:32 浏览: 78
模拟退火和禁忌搜索都是优化算法,但它们的思想和实现方式不同。模拟退火是一种随机化算法,通过模拟物质的退火过程来寻找全局最优解,它可以跳出局部最优解,但需要较长的计算时间。禁忌搜索则是一种启发式算法,通过记录已经搜索过的解和禁忌表来避免陷入局部最优解,它的计算速度较快,但可能会陷入局部最优解。
相关问题
生成一个模拟退火结合禁忌搜索算法的matlab代码
以下是一个基于模拟退火结合禁忌搜索算法的 Matlab 代码示例:
```
% 定义目标函数
fun = @(x) (sin(x(1)) + cos(x(2)));
% 定义初始解和搜索范围
x0 = [0, 0];
lb = [-pi, -pi];
ub = [pi, pi];
% 定义模拟退火参数
T0 = 1; % 初始温度
Tf = 1e-6; % 终止温度
L = 100; % 每个温度下的迭代次数
alpha = 0.95; % 降温系数
% 定义禁忌搜索参数
tabu_size = 10; % 禁忌表大小
max_iter = 1000; % 最大迭代次数
% 初始化
x_best = x0;
f_best = fun(x0);
x_cur = x0;
f_cur = f_best;
tabu_list = zeros(tabu_size, length(x0));
iter = 1;
while iter <= max_iter
% 模拟退火
for l = 1:L
% 产生新解
x_new = x_cur + (rand(size(x0))-0.5) .* (ub-lb);
% 边界处理
x_new = max(x_new, lb);
x_new = min(x_new, ub);
% 计算目标函数值
f_new = fun(x_new);
% 判断是否接受新解
delta = f_new - f_cur;
if delta < 0 || exp(-delta/T0) > rand()
x_cur = x_new;
f_cur = f_new;
% 更新最优解
if f_cur < f_best
x_best = x_cur;
f_best = f_cur;
end
end
end
% 禁忌搜索
% 将当前解加入禁忌表
tabu_list(mod(iter-1,tabu_size)+1,:) = x_cur;
% 在邻域中搜索最优解
x_neigh = x_cur;
f_neigh = f_cur;
for i = 1:length(x0)
% 往左移动
x_tmp = x_cur;
x_tmp(i) = max(x_tmp(i)-0.5*(ub(i)-lb(i))/L, lb(i));
if ~any(all(x_tmp==tabu_list,2)) % 判断是否在禁忌表中
f_tmp = fun(x_tmp);
if f_tmp < f_neigh
x_neigh = x_tmp;
f_neigh = f_tmp;
end
end
% 往右移动
x_tmp = x_cur;
x_tmp(i) = min(x_tmp(i)+0.5*(ub(i)-lb(i))/L, ub(i));
if ~any(all(x_tmp==tabu_list,2))
f_tmp = fun(x_tmp);
if f_tmp < f_neigh
x_neigh = x_tmp;
f_neigh = f_tmp;
end
end
end
% 更新当前解和最优解
x_cur = x_neigh;
f_cur = f_neigh;
if f_cur < f_best
x_best = x_cur;
f_best = f_cur;
end
% 降温
T0 = T0 * alpha;
if T0 < Tf
break;
end
iter = iter + 1;
end
% 输出结果
disp(['最优解为:', num2str(x_best)]);
disp(['最优目标函数值为:', num2str(f_best)]);
```
该代码中,首先定义了目标函数 `fun`,然后设置了初始解 `x0` 和搜索范围 `lb` 和 `ub`。接着定义了模拟退火算法的参数,包括初始温度 `T0`、终止温度 `Tf`、每个温度下的迭代次数 `L` 和降温系数 `alpha`。然后定义了禁忌搜索算法的参数,包括禁忌表大小 `tabu_size` 和最大迭代次数 `max_iter`。
在迭代过程中,首先进行模拟退火搜索,每个温度下进行 `L` 次迭代。然后进行禁忌搜索,将当前解加入禁忌表中,然后在邻域中搜索最优解,更新当前解和最优解。最后降温并检查终止条件,然后进入下一轮迭代。
最后输出最优解和最优目标函数值。
遗传算法排课相较于禁忌搜索算法,模拟退火算法,约束满足算法有哪些优劣性
遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、约束满足算法都可以用于排课问题,下面是它们之间的优劣性比较:
1. 遗传算法的优势在于可以处理大规模排课问题,具有较强的全局搜索能力和并行处理能力,能够快速找到全局最优解或较优解,但是算法的参数设置和适应度函数的设计比较困难。
2. 禁忌搜索算法的优势在于可以处理复杂的约束条件,具有较强的局部搜索能力和实时性,能够在较短的时间内得到较优解,但是算法容易陷入局部最优解,需要合理设置禁忌表和禁忌期限,以避免算法过早停止或过度搜索。
3. 模拟退火算法的优势在于可以处理非凸、非连续的优化问题,具有较强的全局搜索能力和自适应性,能够在搜索过程中接受一定概率的劣解,避免陷入局部最优解,但是算法的参数设置和退火策略的设计比较困难。
4. 约束满足算法的优势在于可以处理多种约束条件,具有较强的实时性和可扩展性,能够在较短的时间内得到可行解,但是算法的复杂度较高,需要合理设计搜索策略和剪枝技术,以提高搜索效率。
综上所述,不同的排课算法适用于不同的场景和问题,需要根据具体情况选择合适的算法。
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