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变邻域搜索算法

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  • 干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂

    ,为了加深大家的印象,在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。后三个要素定义的不同则会产生各种不同的局部搜索算法,它们的效率和最终解的质量也会有很大的差异。02 变邻域搜索算法?2.1 什么是VNS?对上面的局部搜索有一定的印象后,理解变邻域搜索也不难了。其实说白了,变邻域搜索算法(VNS)就是一种改进型的局部搜索算法。它利用不同的动作构成的邻域结构进行交替搜索,在集中性和疏散性之间达到很好的平衡。其思想可以概括为“变则通”。变邻域搜索算法依赖于以下事实:1) 一个邻域结构的局部最优解不一定是另一个邻域结构的局部最优解。2) 全局最优解是所有可能邻域的局部最优解。变邻域搜索算法主要由以下两个部分组成:1) VARIABLE NEIGHBORHOOD DESCENT (VND)2) SHAKING PROCEDURE大家别急,下面我们将会对这两个部分进行分析。
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  • 【算法】变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂的解析

    更多精彩尽在微信公众号【程序猿声】 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)一看就懂的解析 00 目录 局部搜索再次科普 变邻域搜索 造轮子写代码 01 局部搜索科普三连1.3 局部搜索的几大要素 局部搜索算法主要包含五大要素: 目标函数:用来判断解的优劣。 邻域的定义:根据不同问题,有着不同的邻域定义。后三个要素定义的不同则会产生各种不同的局部搜索算法,而它们的效率和最终解的质量也会有很大的差异。 02 变邻域搜索算法 2.1 什么是VNS?对上面的局部搜索有一定的印象以后,理解变邻域搜索也不难了。其实说白了,变邻域搜索算法(VNS)就是一种改进型的局部搜索算法。结合伪代码,一目了然: 03 变邻域搜索代码应用举例 分别举两个应用实例。 变邻域算法解决TSP问题 变邻域算法解决01背包问题 C++代码。
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  • 【优化算法】变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释)

    00 前言上次变邻域搜索的推文发出来以后,看过的小伙伴纷纷叫好。小编大受鼓舞,连夜赶工,总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码。之前介绍的模拟退火、遗传算法、迭代搜索和现在的变邻域等等,是十分相似滴。最大的不同在于算法框架的不同而已,像什么扰动啦,邻域动作啦。代码基本是不变的。不过本文的代码只做了一个shaking的邻域,vnd的邻域做了两个。这里给大家说明一下。简要说说算法vnd里面两个邻域使用的算子:two_opt_swap没啥好说的,区间反转。
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  • 干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释)

    上次变邻域搜索的推文发出来以后,看过的小伙伴纷纷叫好。小编大受鼓舞,连夜赶工,总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码。今天,就在此给大家双手奉上啦,希望大家能ENJOY哦!之前介绍的模拟退火、遗传算法、迭代搜索和现在的变邻域等等,是十分相似滴。最大的不同在于算法框架的不同而已,像什么扰动啦,邻域动作啦。代码基本是不变的。干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂 这里就不做过多介绍了。再次贴一下伪代码。代码是基于伪代码写的。不过本文的代码只做了一个shaking的邻域,vnd的邻域做了两个。这里给大家说明一下。? 简要说说算法vnd里面两个邻域使用的算子:two_opt_swap 没啥好说的,区间反转。直接上图:?1 2TSP问题 变邻域搜索求解代码 3基于Berlin52例子求解 4作者:infinitor 5时间:2018-04-12 6 7 8 9#include 10#include 11#include
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  • 论文拾萃 | 基于树表示法的变邻域搜索算法求解考虑后进先出的取派货旅行商问题(附C++代码和详细代码注释)

    )① 什么是变邻域搜索算法?变邻域搜索是由Mladenović Hansen于1997年提出的,它是一个用来求解组合优化以及全局优化问题的元启发式(meta-heuristic)搜索算法。② 变邻域搜索算法在介绍变邻域搜索算法之前,有必要先给大家简单介绍一下局部搜索算法,使大家充分地了解变邻域搜索算法的发展历程。变邻域搜索算法变邻域搜索是一种元启发式算法,在解下降到局部最优和跳出局部最优过程中不断改变邻域。变邻域搜索算法结合了邻域的确定性和随机变化。具体步骤于如上图所示。在步骤4中,为了避免循环情况发生,采用随机的方法来产生解x。
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  • 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)

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  • 干货 | 变邻域搜索算法解决0-1背包问题(Knapsack Problem)代码实例

    关于用变邻域搜索解决0-1背包问题的代码。怎样,大家有没有很感动? 什么是0-1背包问题? 0-1 背包问题:给定 n 种物品和一个容量为 C 的背包,物品 i 的重量是 w_i,其价值为 v_i 。代码小讲解 下面就几个邻域小动作给大家讲解一下。解决方案设计假设我们面前有n种物品,那么我们可以将解决方案设置成一个一维数组selection。数组weights表示重量,数组values表示价值。(i=1,2,3,4……n)邻域动作1将解决方案selection的第i位取反(i=1,2,3,4……n)。邻域动作2对于解决方案selection,在第i (i=1,2,3,4……n)位取反的情况下,依次将第j (j=i+1,2,3,4……n)位也取反。还是for 一个 example吧。邻域动作3交换第i位和第i-3位的数。
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  • 【优化算法】变邻域搜索算法解决0-1背包问题(Knapsack Problem)代码实例

    关于用变邻域搜索解决0-1背包问题的代码。怎样,大家有没有很感动? 02 什么是0-1背包问题?So simple, so naive.  03 代码小讲解 下面就几个邻域小动作给大家讲解一下。(i=1,2,3,4……n) 邻域动作1 将解决方案selectionn的第i位取反(i=1,2,3,4……n)。邻域动作2 对于解决方案selectionn,在第i  (i=1,2,3,4……n)位取反的情况下,依次将第j  (j=i+1,2,3,4……n)位也取反。还是for 一个 example吧。产生的邻居解如下: 邻域动作3 交换第i位和第i-3位的数。如果i
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  • 干货|变邻域搜索(VNS)算法求解Max-Mean Dispersion Problem(附代码及详细注释)

    Part2变邻域搜索(VNS)算法再回顾在之前的推文干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂中,已经对VNS算法有了详细的介绍。在干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释)中,给出了VNS算法解决问题的实例。 在这里,我们简要地复习下VNS算法的基本内容,详细内容参见以上推文。2.1VNS算法介绍VNS算法的基本思想是在搜索过程中系统地改变邻域结构集来拓展搜索过程,获得局部最优解,再基于此局部最优解重新系统地改变邻域结构集拓展搜索范围找到另一个局部最优解的过程。3.2邻域动作我们定义三种邻域动作:Exchange:从被选择的元素的集合中随机选择元素i,从不被选择的元素的集合中随机选择元素j,交换i,j。通过我们在3.2中定义的邻域动作进行进行搜索,具体流程如下图:?
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  • 干货|变邻域搜索(VNS)算法求解Max-Mean Dispersion Problem(附代码及详细注释)

    Part2变邻域搜索(VNS)算法再回顾在之前的推文干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂中,已经对VNS算法有了详细的介绍。在干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释)中,给出了VNS算法解决问题的实例。 在这里,我们简要地复习下VNS算法的基本内容,详细内容参见以上推文。2.1VNS算法介绍VNS算法的基本思想是在搜索过程中系统地改变邻域结构集来拓展搜索过程,获得局部最优解,再基于此局部最优解重新系统地改变邻域结构集拓展搜索范围找到另一个局部最优解的过程。3.2邻域动作我们定义三种邻域动作:Exchange:从被选择的元素的集合中随机选择元素i,从不被选择的元素的集合中随机选择元素j,交换i,j。通过我们在3.2中定义的邻域动作进行进行搜索,具体流程如下图:?
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  • 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附Java详细代码及注释)

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  • 车辆路径规划中的Electric Vehicle-Routing Problem简介

    文章里使用的算法是变邻域搜索算法和禁忌搜索算法的混合算法。变邻域搜索算法我们曾经仔细地介绍过,这里就不过多的介绍了,补课链接干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂。这里的混合变邻域搜索算法跟一般的变邻域搜索算法的shaking阶段是相同的,但是在领域搜索上这里的混合算法使用的是禁忌搜索算法,此外在解的接受上也借鉴了模拟退火算法的思想,也就是说在邻域中搜索得到的解比现有的解差时在解问题的算法上由于这个问题是NP-Hard问题,因此算法上还是跟我们之前所介绍的差不多,小规模的精确性算法和启发式算法,文献里用的方法是变邻域搜索和禁忌搜索的混合算法。变邻域搜索和禁忌搜索很多时候都会允许非可行解的存在以扩大搜索空间,但是在优化的目标函数上会对违反约束的解增加惩罚项。
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    前言 不知道大家在使用启发式算法求解车辆路径规划问题时有没有这样的困惑:设计邻域搜索算子实在是太太太太难了,邻域搜索算子必须在算子搜索范围以及算子复杂度之间达到平衡,高效的邻域搜索算子又是邻域搜索算法的核心答案当然是存在的:ALNS(Adaptive large neighborhood search)即自适应大规模邻域搜索算法。今天就请大家和小编一起,揭开这个算法的神秘面纱吧!?ALNS介绍 从LNS谈起LNS,即大规模邻域搜索算法(large neighborhood search)由Shaw在论文A new local search algorithm providing在原论文中,作者使用了Branch and Bound算法来搜索整个邻域的最优解。假如邻域中的最优解比当前解更优,则当前解进行改进。当然,remove方法很大程度上决定了算法的效率。但同时也存在着它的问题,当邻域逐渐增大的同时,时间复杂度依然是呈指数级上升,以至于当移除的顾客数超过30时,搜索最优解的时间变得无法接受,这时候在探索大邻域的时候就同样需要一种启发式的方法,找到邻域中的满意解
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  • 代码 | 自适应大邻域搜索系列之(3) - Destroy和Repair方法代码实现解析

    END 【如对代码有疑问,可联系小编,可以提供有偿辅导服务】【有偿辅导纯属个人行为,与团队无关】精彩文章推荐干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释)干货 | 变邻域搜索算法Search,VNS)超详细一看就懂干货 | 遗传算法(Genetic Algorithm) Java 详细代码及注释干货 | 遗传算法(Genetic Algorithm) (附代码及注释)干货|迭代局部搜索算法
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  • 带容量约束的弧路径问题(CARP)简介

    P3关于CARP的相关变式类似于VRP大家庭里各种各样的问题,因为CARP应用的广泛性,所以学者在该问题的基础上,联系实际添加其他约束。经典的相关变式问题有:混合CARP上面提到的CARP定义在无向图G上,而现实的路径往往存在单行道和可双向行驶的道路,这时图上的需求边便包括了有向边和无向边,所以称为混合CARP周期性CARP该问题将某一段时间区域根据不同的服务需求进行分层如道路洒水车作业时,水箱的补给由道路的消防栓提供,而不用回到仓库P4求解算法介绍对于CARP及其变式问题的求解方法有很多,有些算法可以得出确定的值,而有些算法只是对解的逼近,但具有更强的适应性。▽4.2 元启发式算法进入21世纪后,更多的启发式算法文献偏向于元启发式算法的设计,最流行的是邻域搜索算法,相关文献包括:Hertz等(2000)提出了禁忌搜索算法Polacek等(2008)利用变邻域搜索算法进行求解另一类解决
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  • 干货 | 自适应大邻域搜索入门到精通超详细解析-概念篇

    当一个邻域搜索算法搜索的邻域规模随着算例规模的增大而呈指数增长,或者邻域太大而不能在实际中明确搜索时,我们把这类邻域搜索算法归类为Very Large-Scale Neighborhood Search1.0 什么是Neighborhood Search(NS)邻域搜索算法(或称为局部搜索算法)是一类非常常见的改进算法,其在每次迭代时通过搜索当前解的“邻域”找到更优的解。邻域搜索算法设计中的关键是邻域结构的选择,即邻域定义的方式。 根据以往的经验,邻域越大,局部最优解就越好,这样获得的全局最优解就越好。 但是,与此同时,邻域越大,每次迭代搜索邻域所需的时间也越长。正如前面所说的一样,对于一个邻域搜索算法,当其邻域大小随着输入数据的规模大小呈指数增长的时候,那么我们就可以称该邻域搜索算法为超大规模邻域搜索算法(Very Large Scale Neighborhood大多数邻域搜索算法都明确定义它们的邻域,如在上面1.0 节图1所示。 在LNS中,邻域是由destroy和repair方法隐式定义的。
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