Greedy Randomized Adaptive Search 算法超详细解析,附代码实现TSP问题求解(二)

简介: Greedy Randomized Adaptive Search 算法超详细解析,附代码实现TSP问题求解

3.2 Local Search

关于Local Search方面的内容,相信大家学习heuristic这么久了,就不用我多说什么了吧:

微信图片_20220421161513.jpg

(Local Search)


简单看一下伪代码即可,主要是邻域算子的设计,然后就是在邻域里面进行搜索,找到一个局部最优解为止。

然后关于邻域搜索,有best-improving or first-improving strategy 两种策略,这个下次有时间出个专题给大家讲明白一些相关概念吧。

04 再论Greedy_Randomized_Construction

前面我们说了,Greedy_Randomized_Construction用于生成初始解,既然是Greedy_Randomized两个结合体,那么肯定就有一个权重分配的问题。

即,是Greedy成分多一点呢?还是Randomized成分多一点好呢?因此,为了控制这两个小老弟的权重,防止某个家伙在该过程中用力过猛导致解不那么好的情况,我们引入一个参数α:

微信图片_20220421161516.jpg


其他部分就不再多说,可以看到,上面的α参数主要是控制RCL(什么是RCL回头去看!)的长度:

当α=0时,纯贪心,只能选取最优的候选元素。

当α=1时,纯随机,所有候选元素都可随机选。


05 代码实现

由于小编精力有限,就不从头写一遍了,从GitHub上找了一个感觉还不错的算法给大家,也是求解TSP问题的。

不过说实在的,python写算法的速度是很慢的,无论是速度还是算法架构等方面都不推荐大家用matlab或者python这种脚本性的语言写大型优化算法。

运行结果如下:

微信图片_20220421161518.jpg

(Berlin52)


代码算例以及相关运行结果请移步留言区。

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