MATLAB实现禁忌搜索算法示例与路径优化
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更新于2024-08-08
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本资源提供了一个基于MATLAB实现的禁忌搜索算法(Tabu Search)的源程序。该算法主要用于解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP),这是一个经典的组合优化问题,目标是找到访问所有城市并返回起点的最短路径。以下是关键知识点的详细解析:
1. 初始化:
- `Clist` 是一个包含31个城市的坐标列表,代表TSP中的城市节点。
- `CityNum` 计算 `Clist` 的行数,表示城市数量。
- `dislist` 用二维数组存储所有城市之间的欧氏距离,计算方法采用了曼哈顿距离公式。
2. 禁忌列表(Tabu List):
- `TabuList` 是一个用于存储近期访问过的组合的矩阵,避免在搜索过程中重复访问已知较差解。
- `TabuLength` 计算禁忌列表的长度,这里是城市总数平方根的近似值,通常较小以保证搜索效率。
3. 候选集(Candidate Set):
- `Candidates` 定义了每一步搜索中尝试的解的数量。
- `CandidateNum` 是一个与 `Candidates` 对应的矩阵,用于记录每个候选解中各个城市的索引。
4. 初始解(Start State):
- `S0` 通过 `randperm` 函数生成一个随机排列的城市序列,作为初始的旅行路线。
5. 搜索过程:
- `StopL` 定义了最大迭代次数,每轮循环(`while p<StopL`)尝试生成新的解(`ALong(p)`)。
- 当候选集大小超过城市总数的一半时,提示可能需要调整参数或算法。
- 在循环内部,首先计算当前解 `S0` 的适应度函数值 `ALong(p)`。
- 然后,通过随机选择的方式生成一个包含多个候选解的数组 `A`,这些解将被用来生成新的可能路径。
6. 禁忌搜索算法核心:
- 搜索过程中,禁忌搜索会考虑当前解与禁忌列表中的解是否相似,以避免陷入局部最优。通过随机生成的候选集,算法试图跳出局部最优区域,寻找全局最优解。
整个程序设计中,禁忌搜索算法利用了随机性和搜索空间限制(禁忌列表)来寻找旅行商问题的近似最优解。通过 MATLAB 实现,用户可以方便地调整参数,观察算法性能,并对不同规模的问题进行实验。
2022-07-09 上传
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Sherry_shiry
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