禁忌搜索算法详解及应用

"这是一份关于禁忌搜索算法的课件，详细介绍了禁忌搜索算法及其在智能优化计算中的应用。内容涵盖了局部搜索、禁忌搜索的基本概念、关键参数和操作，以及具体的示例，如旅行商问题(TSP)和系统辨识问题的解决。" **局部搜索算法** 局部搜索是一种优化策略，它从初始解出发，通过在解空间的邻域中寻找改进解来逐步优化问题。邻域是指解的一个小变化集合，可以理解为在连续空间中的一个小球体或在组合优化问题中的一组相邻状态。局部搜索算法主要由以下步骤组成： 1. **邻域定义**: 定义问题解的邻域结构，如在旅行商问题中，两个城市交换位置即构成一个邻域操作。 2. **搜索策略**: 如贪婪策略，总是选择当前解的最优邻域解作为下一个解。 3. **停止条件**: 可能是达到预设迭代次数、解的质量满足阈值或者邻域内无改进解。 **禁忌搜索算法** 禁忌搜索是局部搜索的一种扩展，旨在克服陷入局部最优的局限。其核心思想包括： 1. **禁忌列表**: 记录最近被访问过的解，避免重复回溯。 2. **变化因素**: 控制禁忌表的大小和更新，以平衡探索和开发。 3. **选择策略**: 在当前解的邻域中，选择非禁忌且性能最佳的解作为下一步。 **禁忌搜索的关键参数** 1. **变化因素**: 决定禁忌表的长度，过短可能无法避免早熟，过长可能导致搜索效率降低。 2. **禁忌表**: 存储先前解的信息，防止再次选取。 3. **其他参数**: 包括搜索的步长、停止准则等，对算法性能有直接影响。 **禁忌搜索的应用** 1. **旅行商问题(TSP)**: 通过禁忌搜索找到城市之间的最短路径，如课件中提到的d* = 423.741。 2. **系统辨识**: 应用于模型参数的估计，优化系统模型的准确性。 禁忌搜索算法是智能优化计算领域的重要工具，通过不断探索和改进，可以在复杂的优化问题中找到接近全局最优的解。在实际应用中，需要根据问题特点调整参数，以达到最佳搜索效果。