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Tabu Search

Tabu Search. 基于 Tabu Search 的特征选择 -- 卢俊. Outline. Tabu Search 简介 Tabu Search 流程图 Tabu Search 范例 Demo Conclusion. Tabu Search. Tabu Search( 禁忌算法 ) 是一种启发式的寻优算法。由 Glover 提出，运用 Tabu List 这种记忆结构表，来避免搜索过程的重复，在搜索了较小的解空间后获得较优的解。 Tabu Search 有一个隐含的假设：一个解的邻域往往存在性能更好的解. Tabu Search 六大要素.

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Presentation Transcript

  1. Tabu Search 基于Tabu Search的特征选择 -- 卢俊

  2. Outline • Tabu Search 简介 • Tabu Search 流程图 • Tabu Search 范例Demo • Conclusion

  3. Tabu Search • Tabu Search(禁忌算法)是一种启发式的寻优算法。由Glover提出，运用Tabu List这种记忆结构表，来避免搜索过程的重复，在搜索了较小的解空间后获得较优的解。 • Tabu Search有一个隐含的假设：一个解的邻域往往存在性能更好的解

  4. Tabu Search 六大要素 • 起始解（Starting Solution） • 禁忌列表 (Tabu List) • 表越长搜索的范围就越广泛，获得较好解的概率就大，不过增加了存储的空间，和计算量 • 激活规则（Aspiration Criterion） 用来激活Tabu List中的移步，当这个移步在禁忌限制中，但是优越于目前的最佳解的时候，激活规制会直接探索此解。

  5. 候选名单(Candidate list) • 为通过领域生成的所有合法的移步，扣除了所有的Tabu List中的移步，加上了由激活规则释放的移步的集合 • 其中邻域的生成会影响到算法的性能 • 候选解的数量会影响到算法的性能

  6. 移步（move） • 搜索停止规则 • 运算次数达到所设定的最大迭代次数 • 无法优于现在的最优解的运算次数达到设定的最大失败次数 • 预设可接受的目标值

  7. Tabu 流程图

  8. 迭代次数i=1，最优解Xg=4 令迭代步数i=1，Tabulist=NULL，终止条件为i=10 初始设置Xg=X=x9 X插入Tabulist X的邻域候选集合N=(x6,x8)

  9. 迭代次数i=2，Xg=6 从N中选出了最优解xn=x6 而且xn不属于Tabulist，X=xn，并且X的性能比Xg好，Xg=X，把X添加入Tabulist N=(x5,x3,x9,x11)

  10. 迭代次数i=3，最优解Xg=6 从N中选出了最优解xn=x11，x11不属于Tabulist，X=x11，把X加入Tabulist N=(x10,x6,x13)

  11. 迭代次数i=4，最优解Xg=7 从N中选出最优解xn=x13，xn不属于Tabulist，令X=xn，并且X的性能比Xg好，更新Xg=X，X加入Tabulist N=(x12,x7,x11)

  12. 迭代次数i=5，最优解Xg=7 从N中选出了最优解Xn=x11,并且xn属于Tabulist，但是不满足激活条件的时候，更新N N=(x12,x7)

  13. 迭代次数i=6，最优解Xg=7 从N中选择最优解xn=x12，并且xn不属于Tabulist，X=xn，把X加入Tabulist中 N=（x13，x10）

  14. 迭代次数i=7，最优解Xg=7 从N中选择出最优解xn=x13，但是xn属于Tabulsit，不过不满足激活条件，更新N N=（x10）

  15. 迭代次数i=8，最优解Xg=7 从N中选出最优解x10,xn=x10,并且xn不属于Tabulist，不过Tabulist也满了，释放最早进入的x9，更新Tabulist N=（x13，x8，x12）

  16. 迭代次数i=9，最优解Xg=7 从N中选出最优解xn=x13,不过xn属于Tabulist，更新N=N-xn=（x8，x12） 从N中选出最优解xn=x12，不过xn属于Tabulist，更新N=N-xn=（x8） 从N选择出最优解xn=x8，xn不属于Tabulist，X=xn，插入Tabulist N=(x4,x9,x10)

  17. 迭代次数i=10，Xg=7 从N中选择最优解xn=x9 xn不属于Tabulist，更新Tabulist，X=xn

  18. 此时，迭代次数i=10等于终止条件，打印出结果Xg=7，退出此时，迭代次数i=10等于终止条件，打印出结果Xg=7，退出

  19. Conclusion • 为了找到“全局最优解”，就不应该执着于某一个特定的区域。局部搜索的缺点就是太贪婪地对某一个局部区域以及其邻域搜索，导致一叶障目，不见泰山。禁忌搜索就是对于找到的一部分局部最优解，有意识地避开它（但不是完全隔绝），从而获得更多的搜索区间

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