Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
Thuật toán tìm kiếm Tabu

Thuật toán tìm kiếm Tabu

Tải bản đầy đủ - 0trang

GVHD: ThS.Bùi Thị Thủy



SVTH: Quách Thị Bích Mai - K65B



Bắt đầu



Khởi tạo giải pháp hiện tại x



Tạo một danh sách ứng cử viên

hàng xóm cho giải pháp hiện tại



Tìm giải pháp tốt nhất x’từ danh

sách ứng cử viên



x’ có trong danh sách Tabu?



Xóa x’ khỏi danh sách

ứng cử viên



Yes

No

Đặt giải pháp x = x’ và cập

nhật danh sách tabu



No



Dừng với tiêu chí thỏa mãn?



Yes

Kết thúc



Hình 5: Mơ hình thuật tốn TS



22



GVHD: ThS.Bùi Thị Thủy



SVTH: Qch Thị Bích Mai - K65B



Mơ tả cơ bản:

Tìm kiếm Tabu sử dụng quy trình tìm kiếm cục bộ hoặc lân cận để chuyển từ một

giải pháp tiềm năng sang một giải pháp cải tiến trong vùng lân cận của , cho đến khi

một số tiêu chí dừng được thỏa mãn. Các thủ tục tìm kiếm cục bộ thường bị mắc kẹt

trong các khu vực có điểm kém hoặc khu vực có điểm phù hợp như nhau. Để tránh bị

như vậy và khám phá các khu vực của khơng gian tìm kiếm sẽ khơng được khám phá

bởi các quy trình tìm kiếm cục bộ khác, Tabu Search cẩn thận khám phá vùng lân cận

của mỗi giải pháp khi quá trình tìm kiếm tiến triển. Các giải pháp được nhận vào vùng

lân cận mới,, được xác định thông qua việc sử dụng các cấu trúc bộ nhớ. Sử dụng các

cấu trúc bộ nhớ này, quá trình tìm kiếm tiến triển bằng cách lặp đi lặp lại từ giải pháp

hiện sang một giải pháp cải tiến trong .

Các cấu trúc bộ nhớ này tạo thành cái được gọi là danh sách Tabu, một bộ quy tắc

và các giải pháp bị cấm được sử dụng để lọc các giải pháp nào sẽ được chấp nhận cho

vùng lân cận khám phá bởi tìm kiếm. Ở dạng đơn giản nhất, danh sách Tabu là một

tập hợp ngắn hạn các giải pháp đã được truy cập trong quá khứ gần đây (ít hơn lặp lại

trước đây, trong đó là số lượng giải pháp trước đó được lưu trữ - còn được gọi là

nhiệm kỳ Tabu). Thông thường hơn, một danh sách Tabu bao gồm các giải pháp đã

thay đổi bởi quá trình chuyển từ giải pháp này sang giải pháp khác.

Các loại bộ nhớ:

Các cấu trúc bộ nhớ được sử dụng trong tìm kiếm Tabu có thể được chia thành ba

loại:





Ngắn hạn: Danh sách các giải pháp được xem xét gần đây. Nếu một giải pháp

tiềm năng xuất hiện trong danh sách Tabu, nó khơng thể được xem xét lại cho



đến khi đạt đến điểm hết hiệu lực.

 Trung hạn: Các quy tắc tăng cường nhằm thiên vị tìm kiếm đối với các khu vực

đầy hứa hẹn của khơng gian tìm kiếm.

 Dài hạn: Đa dạng hóa các quy tắc thúc đẩy tìm kiếm vào các khu vực mới

(nghĩa là liên quan đến việc đặt lại khi tìm kiếm bị kẹt trong một cao nguyên

hoặc ngõ cụt dưới mức tối ưu).



23



GVHD: ThS.Bùi Thị Thủy



SVTH: Quách Thị Bích Mai - K65B



Bộ nhớ ngắn hạn, trung hạn và dài hạn có thể chồng chéo trong thực tế. Trong các

loại này, bộ nhớ có thể được phân biệt bằng các biện pháp như tần suất và tác động của

những thay đổi được thực hiện.

Một ví dụ về cấu trúc bộ nhớ trung hạn là một cấu trúc cấm hoặc khuyến khích các

giải pháp có chứa các thuộc tính nhất định (ví dụ: các giải pháp bao gồm các giá trị

không mong muốn hoặc mong muốn cho các biến nhất định) hoặc cấu trúc bộ nhớ

ngăn chặn hoặc gây ra một số di chuyển nhất định (ví dụ: dựa trên bộ nhớ tần số áp

dụng cho các tính năng chia sẻ giải pháp chung với các giải pháp khơng hấp dẫn hoặc

hấp dẫn được tìm thấy trong quá khứ). Trong bộ nhớ ngắn hạn, các thuộc tính được

chọn trong các giải pháp được truy cập gần đây được gắn nhãn "hoạt động Tabu". Các

giải pháp có chứa các yếu tố hoạt động Tabu đều bị cấm. Tiêu chí nguyện vọng được

sử dụng để ghi đè trạng thái Tabu của giải pháp, do đó bao gồm giải pháp loại trừ khác

trong tập hợp được phép (với điều kiện là giải pháp đủ tốt theo tiêu chuẩn chất lượng

hoặc đa dạng). Một tiêu chí nguyện vọng đơn giản và thường được sử dụng là cho

phép các giải pháp tốt hơn giải pháp tốt nhất hiện được biết đến.

Chỉ riêng bộ nhớ ngắn hạn có thể đủ để đạt được giải pháp vượt trội so với những

phương pháp tìm kiếm địa phương thông thường, nhưng cấu trúc trung hạn và dài hạn

thường là cần thiết để giải quyết các vấn đề khó khăn hơn. Tìm kiếm Tabu thường

được điểm chuẩn so với các phương pháp siêu hình khác - chẳng hạn như mơ phỏng

luyện kim, thuật tốn di truyền, thuật tốn tối ưu hóa đàn kiến, tối ưu hóa tìm kiếm

phản ứng, tìm kiếm cục bộ có hướng dẫn hoặc tìm kiếm thích ứng ngẫu nhiên tham

lam. Ngồi ra, tìm kiếm Tabu đơi khi được kết hợp với các phương pháp siêu hình

khác để tạo ra các phương thức lai.



Mã giả:

Thuật toán (bên dưới) cung cấp danh sách mã giả của thuật tốn Tìm kiếm Tabu để

giảm thiểu hàm chi phí. Danh sách hiển thị thuật tốn Tìm kiếm Tabu đơn giản với bộ

nhớ ngắn hạn, khơng có quản lý bộ nhớ trung gian và dài hạn.



24



GVHD: ThS.Bùi Thị Thủy



SVTH: Qch Thị Bích Mai - K65B



Hình 6: Thuật tốn TS



Heuristic





TS được thiết kế để quản lý một heuristic leo đồi nhúng, mặc dù có thể được

điều chỉnh để quản lý bất kỳ heuristic thăm dò khu phố nào.







Tìm kiếm Tabu được thiết kế cho và chủ yếu được áp dụng cho các miền

riêng biệt như các vấn đề tối ưu hóa tổ hợp.



25



GVHD: ThS.Bùi Thị Thủy





SVTH: Qch Thị Bích Mai - K65B



Các ứng cử viên cho các di chuyển lân cận có thể được tạo ra một cách xác

định cho toàn bộ khu phố hoặc khu vực lân cận có thể được lấy mẫu một

cách ngẫu nhiên đến một kích thước cố định, đánh đổi hiệu quả cho chính

xác.







Các cấu trúc bộ nhớ trung hạn có thể được giới thiệu (bổ sung cho bộ nhớ

ngắn hạn) để tập trung tìm kiếm vào các khu vực đầy hứa hẹn của khơng

gian tìm kiếm (tăng cường), được gọi là tiêu chí nguyện vọng.







Các cấu trúc bộ nhớ dài hạn có thể được giới thiệu (bổ sung cho bộ nhớ

ngắn hạn) để khuyến khích khám phá hữu ích về khơng gian tìm kiếm rộng

hơn, được gọi là đa dạng hóa. Các chiến lược có thể bao gồm việc tạo ra các

giải pháp với các thành phần hiếm khi được sử dụng và thiên vị tạo ra các

thành phần giải pháp được sử dụng phổ biến nhất.



26



GVHD: ThS.Bùi Thị Thủy



SVTH: Quách Thị Bích Mai - K65B



CHƯƠNG III: KẾT HỢP THUẬT TỐN TÌM KIẾM LÂN CẬN

BIẾN ĐỔI (VNS) VÀ TÌM KIẾM TABU (TS) GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU

PHỐI XE ĐIỆN VỚI THỜI GIAN CỬA SỔ VÀ ĐA TRẠM SẠC

Trong chương này, chúng tôi giới thiệu phương pháp để giải bài tốn điều phối xe

điện, đó là lai hai thuật tốn tìm kiếm lân cận biến đổi và thuật tốn tìm kiếm Tabu để

tìm lời giản gần đúng cho bài toán.

1. Ý tưởng thuật toán



Trong bài toán này, một tập các xe điện xuất phát từ một bến đỗ thực hiện đưa đón

các hành khách. Hành khách được đưa từ trạm dừng này đến trạm dừng khác với thời

gian xác định. Lượng pin của mỗi xe cũng bị hạn chế. Các xe phải đưa đón hành khách

đến các trạm dừng và quay về bến đỗ với điều kiện số lần phải dừng lại sạc pin là ít

nhất. Bài toán đặt ra là xây dựng các tập tuyến đường và định tuyến cho từng xe, đảm

bảo giao thơng ổn định, thơng thống, khơng tắc nghẽn, với tổng thời gian ít nhất.

Thuật tốn tìm kiếm lân cận biến đổi là một phương pháp siêu hình dựa trên những

thay đổi có hệ thống của các vùng lân cận cả trong giai đoạn đầu để tìm lời giải tối ưu

nhất cho bài tốn.

Thuật tốn tìm kiếm Tabu (TS) là phương pháp siêu hình sử dụng tìm kiếm cục bộ,

dùng kỹ thuật tránh các quá trình tìm kiếm rời rạc bị bế tắc trong các tối ưu cục bộ.

Trong chương này, chúng tơi sử dụng thuật tốn kết hợp 2 thuật tốn tìm kiếm để

tìm lời giải tối ưu nhất cho bài tốn đã đặt ra.

Thứ nhất, dùng VNS để tìm được các lộ trình khả thi nhất, tối ưu nhất có thể. Ý

tưởng chính khi sử dụng VNS là thay đổi hệ thống các vùng lân cận trong khi tìm

kiếm.

Thứ hai, dùng TS để cho thêm điều kiện thời gian, hạn chế số lộ trình có thể. Chiến

lược kiểm sốt việc chọn lân cận cho từng giai đoạn của việc tìm kiếm, cùng với sự đa

dạng hóa được điều khiển bởi một tập các lời giải tinh hoa và một bộ nhớ dựa trên tần

suất được đề xuất nhằm thiết lập và kết hợp khả năng thăm dò và khai thác cho việc

tìm kiếm.



27



GVHD: ThS.Bùi Thị Thủy



SVTH: Qch Thị Bích Mai - K65B



Hình 7: Tổng quan thuật tốn VNS/TS cho E - VRPTW



28



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Thuật toán tìm kiếm Tabu

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×