变邻域搜索算法python
时间: 2023-06-13 10:04:48 浏览: 86
变邻域搜索(VNS)是一种基于局部搜索的启发式优化算法,它通过在不同的邻域内搜索来寻找最优解。以下是一个简单的变邻域搜索算法的 Python 实现:
```python
import random
def vns(solution, neighborhoods, max_iter):
"""
solution: 初始解
neighborhoods: 邻域生成函数列表
max_iter: 最大迭代次数
return: 最优解
"""
best_solution = solution
k = 1
while k <= max_iter:
for neighborhood in neighborhoods:
candidate = neighborhood(best_solution)
if candidate < best_solution:
best_solution = candidate
k = 1
break
else:
k += 1
return best_solution
```
在这个实现中,我们将初始解作为当前的最优解,然后在每个邻域内搜索,如果找到更优的解,则更新当前的最优解。如果在某个邻域内达到了 `max_iter` 次未找到更优的解,则递增 `k` 值,进入下一个邻域的搜索。如果找到了更优的解,则将 `k` 重置为 1,重新从第一个邻域开始搜索。
在使用这个算法时,我们需要定义一个或多个邻域生成函数。邻域生成函数将当前解作为输入,返回一个新的解。例如,以下是一个简单的邻域生成函数,它随机交换解中的两个元素:
```python
def swap_neighborhood(solution):
"""
随机交换解中的两个元素
"""
n = len(solution)
i, j = random.randint(0, n-1), random.randint(0, n-1)
new_solution = solution.copy()
new_solution[i], new_solution[j] = new_solution[j], new_solution[i]
return new_solution
```
我们可以将邻域生成函数组合成一个列表,然后传递给 `vns` 函数。例如,以下代码将使用上面的 `swap_neighborhood` 函数和另一个邻域生成函数来运行 VNS 算法:
```python
neighborhoods = [swap_neighborhood, reverse_neighborhood]
best_solution = vns(initial_solution, neighborhoods, max_iter)
```