搜索算法效率比较

搜索算法效率比较
搜索算法效率比较

数据结构课程设计报告

搜索算法效率比较的设计

专业 计算机科学与技术

学生姓名 Xxxxx 班级 Xxxx 学

Xxxx 指导教师 Xxx

完成日期

2016年6月16日

目录

1.设计题目 (4)

2.设计目的及要求.................................................................... 错误!未定义书签。

2.1.目的.................................................................................. 错误!未定义书签。

2.2.要求.................................................................................. 错误!未定义书签。

3.设计内容 (4)

4.设计分析 (5)

4.1.空间复杂度 (5)

4.2非递归线性搜索设计 (6)

4.3递归线性搜索 (6)

4.4二叉搜索设计 (6)

5.设计实践 (7)

5.1非递归线性搜索模块设计 (7)

5.2递归线性搜索模块设计 (8)

5.3二叉搜索模块设计 (8)

5.4.主程序模块设计 (8)

6测试方法 (10)

7.程序运行效果 (11)

8.设计心得 (13)

搜索算法效率比较的设计

1.概述

算法是为求解一个问题需要遵循的、被清楚地指定的简单指令的集合。解决一个问题,可能存在一种以上算法,当这些算法都能正确解决问题时,算法需要的资源量将成为衡量算法优良度的重要度量,例如算法所需的时间、空间等。

1.1.设计目的

数据结构课程设计是为数据结构课程独立开设的实践性教学环节。数据结构课程设计对于巩固数据结构知识,加强学生的实际动手能力和提高学生综合素质是十分必要的。课程设计的目的:

1.要求学生达到熟练掌握C语言的基本知识和技能。

2.了解并掌握数据结构与算法的设计方法,具备初步的独立分析和设计能力。

3.提高程序设计和调试能力。学生通过上机实习,验证自己设计的算法的正确性。学会有效利用基本调试方法,迅速找出程序代码中的错误并且修改。

4.培养算法分析能力。分析所设计算法的时间复杂度和空间复杂度,进一步提高程序设计水平。

5.初步掌握软件开发过程的问题分析、系统设计、程序编码、测试等基本方法和技能。

1.2.设计要求

数据结构课程设计用 C/C++编程实现。

课程设计的一般步骤:

1.问题描述与分析:根据设计题目的要求,充分地分析和理解问题,明确问题要求做什么?限制条件是什么?

2.数据结构设计:为实现每个功能选择的逻辑结构和存储结构,分析原因及合理性。

3.软件结构设计:设计软件模块之间的结构。

4.算法设计:算法的设计及算法分析。每个部分的算法设计说明,可以用流程图描述算法。

5.程序编码:把详细设计的结果进一步求精为程序设计语言程序。源程序要按照软件工程的规则来编写,要求结构清晰,重要功能部分要加上清晰的程序注释。

6.调试分析:掌握调试工具的各种功能,设计测试数据,测试输出的结果。并进行算法的时间复杂度和空间复杂度的分析。

7.总结:课程设计过程的收获,遇到问题以及解决问题的思路和方法,程序调试能力的思考,对数据结构这门课程的认识及思考等。

8.编写课程设计报告。

学生必须仔细阅读数据结构,认真主动完成课设的要求,有问题及时主动通过各种方式与教师联系沟通;要发挥自主学习的能力,充分利用时间,安排好课设的时间计划,并在课设过程中不断检测自己计划完成情况;独立思考,课程设计中各任务的设计和调试哦要求独立完成,遇到问题可以讨论,可以通过同学间相互讨论而解决。

2.设计题目

给定一个已排序的由N个整数组成的数列{0,1,2,3,……,N-1},在该队列中查找指定整数,并观察不同算法的运行时间。

考虑两类算法:一个是线性搜索,从某个方向依次扫描数列中各个元素;另一个是二叉搜索法。

要完成的任务是:

分别用递归和非递归实现线性搜索;

分析最坏情况下,两个线性搜索算法和二叉搜索算法的复杂度;

测量并比较这三个方法在N=100,500,1000,2000,4000,6000,8000,10000时的性能。

3.设计内容

任何程序基本上都是要用特定的算法来实现的。算法性能的好坏,直接决定了所实现程序性能的优劣。此次对有关算法设计的基本知识作了简单的介绍。针对静态查找问题,以搜索算法的不同实现,并对非递归线性搜索算法、递归线性搜索算法和二叉搜索算法这三种方法进行了比较和分析。

算法是为求解一个问题需要遵循的、被清楚地指定的简单指令的集合。解决一个问题,可能存在一种以上的算法,当这些算法都能正确解决问题时,算法需要的资源量将成为衡量算法优良度的重要度量,列如算法所需的时间、空间等。算法是对问题求解过程的一种描述,是为解决一个问题或一类问题给出的一个正确的,有限长的操作序列。

由于查找一个数的过程,无论运用哪种算法对于电脑来说速度都是非常快的,都爱1ms之内,无法用计时函数测试出来。所以为了能够直观准确地表示出各个算法间的差异,此程序用了循环查找的方法,具体的思想是:先随机生成3000个数作为查找的数据源,再随机生成3000个数作为被查找的数,让当前的查找算法运行一趟,这样就相当于运行了3000次。

这样还不具有一定的客观性,用flag标记出刚刚运行完查找后的结果,从数据源中找到目标的数标记为1,没找到的标记为0,并以此存为两个数组,最后我们就可以使用这两个数组再次分别进行循环查找,同时开始计时,如此一来就可以计算出各个算法在查找成功的情况下需要多少时间,反之在没查找到的情况下需多长时间了。

4.设计分析

表(List)是用来存放多个相同类型数据的数据结构之一。对表的所有操作都可以通过使用数组来实现。在本题目中,使用数组来存放数列。虽然数组是动态指定的,但是还是需要对表的大小的最大值进行估计。一般需要估计得大一些,从而会浪费一定的空间。本题目中传递数组时,以常数参数const a[]的方式,这样可以防止在搜索是数据被修改。

两种线性搜索算法的程序结构分别为以下所示。非递归线性搜索从数组的最左边开始,逐个比较,直到找到所搜索的对象或者直到最后搜索失败。递归搜索从最右开始搜索。为什么不从最左边开始?因为从左边开始,每次递归除要传递待处理数列的左边界外,还需要传递运算数组的右边界(即N-1,这在本题目里也是变化的)。从而右边开始,每次只需传递数组的右边界(左边界固定为0)。

所谓时间复杂度:时间复杂度在刚才提到的时间频度中,n称为问题的规模,当n不断变化时,时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此,我们引入时间复杂度概念。一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示,若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时,T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数,则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度。按数量级递增排列,常见的时间复杂度有:常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2),立方阶

O(n3),..., k次方阶O(nk),指数阶O(2n)。随着问题规模n的不断增大,上述时间复杂度不断增大,算法的执行效率越低。

最坏时间复杂度和平均时间复杂度:最坏情况下的时间复杂度称最坏时间复杂度。一般不特别说明,讨论的时间复杂度均是最坏情况下的时间复杂度。这样做的原因是:最坏情况下的时间复杂度是算法在任何输入实例上运行时间的上界,这就保证了算法的运行时间不会比任何更长。在最坏情况下的时间复杂度为T(n)=0(n),它表示对于任何输入实例,该算法的运行时间不可能大于0(n)。平均时间复杂度是指所有可能的输入实例均以等概率出现的情况下,算法的期望运行时间。

此算法可以通过非递归线性搜索,线性递归搜索以及二叉法三种来进行搜索算法效率比较,从中辨析出三种算法中哪种算法最有效。同时在主函数中用clock()来调用库函数

4.1.空间复杂度

一个程序的空间复杂度是指运行完一个程序所需内存的大小。利用程序的空间复杂度,可以对程序的运行所需要的内存多少有个预先估计。一个程序执行

时除了需要存储空间和存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外,还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些为现实计算所需信息的辅助空间。程序执行时所需存储空间包括以下两部分。

固定部分。这部分空间的大小与输入/输出的数据的个数多少、数值无关。主要包括指令空间(即代码空间)、数据空间(常量、简单变量)等所占的空间。这部分属于静态空间。

可变空间,这部分空间的主要包括动态分配的空间,以及递归栈所需的空间等。这部分的空间大小与算法有关。

4.2非递归线性搜索设计

在一个已知无序队列中找出与给定关键字相同的数的具体位置。原理是让关键字与队列中的二叔从第一个开始逐个比较,直到找出与给定关键字相同的数为止。它对于表的结构没有任何要求,其缺点是查找效率低;其优点是算法简单。

4.3递归线性搜索

递归作为一种算法在程序设计语言中广泛应用,是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象,程序调用自身的编程技巧成为递归。一个过程或函数在其定义或说明中又直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解,递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次城府计算,大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有线的语句来定义对象的无限集合。用递归思想写出来的程序往往十分简洁易懂。递归就是在过程或函数里调用自身;在使用递增归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,成为递归出口。

4.4二叉搜索设计

二叉搜索的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列,查找过程中采

用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置为比较对象,如果要找的元素值小于该中点元素,则将待查序列缩小为左半部分,否则为右半部分。通过一次比较,将查找区间缩小一般。

流程图:

5.设计实践

5.1非递归线性搜索模块设计

非递归线性搜索的特点在于它的,每一次进行搜索时总是从数组的最左边开始,逐个比较,直到找到所搜索的对象或者直到最后搜索失败。

int IterativeSequentialSearch(const int a[],int x,int n)

{ int i;

for(i=0;i

if(a[i]==x)

return i;

return -1;

}

5.2递归线性搜索模块设计

递归线性搜索模块设计的特点在于它,每一次进行搜索都是从最右边开始搜索。下面则是它的关键语句:

int RecursiveSequentialSearch(const int a[],int x,int n)

{ if(n==0)

return -1;

if(a[n-1]==x)

return n-1;

return RecursiveSequentialSearch(a,x,n-1);

}

5.3二叉搜索模块设计

二叉搜索的特点为:它每一次的搜索都是从中间开始寻找的,但是它必须是有序的才可以进行二叉法来查找。折半查找又叫二分查找,效率较高,但折半查找要求被查找的表示顺序表,它的基本思路是:设R【low…..high】是当前的查找区间,首先确定该区间的中点位置mid= ┖(low+high)/2 ┘,然后将待查的k值与R【mid】。如果中点值的值是k,返回该元素的逻辑符号;如果中点值>k,则中点值之后的数都大于k,所以k值在该表的左边,所以确定一个新的查找区间;如果中点值

它的核心程序如下:

int BinarySearch(const int a[],int x,int n)

{ int low,mid,high; low=0;high=n-1;

while(low<=high)

{ mid=(low+high)/2; if(a[mid]>x) low=mid+1;

else if(a[mid]

5.4.主程序模块设计

此程序的作用是分别进行了定义,调用函数。并且通过clock()函数调用库函数。

程序如下:

int main ( )

{

/* clock() 返回函数运行时间 */

int i,n,x,a[10000];

long k,l;

printf("Please enter n:\n");

scanf("%d",&n); /* 输入数据 */

if(n<100||n>10000) /*处理异常输入*/

{

printf("error!");

return -1;

}

x=n; /* 指定要查找的数 */

for(i=0;i

a[i]=i;

printf("Please enter iterations:\n"); /*为了更准确地计算运行时间,我们可以重复多次调用算法,再取平均值*/

scanf("%ld",&k);

if(k<1) /*处理异常输入*/

{

printf("error!");

return -1;

}

/*********** 非递归线性搜索 ***********/

start = clock(); /* 记录函数的开始时间 */

for(l=0;l

IterativeSequentialSearch(a,x,n);

stop = clock(); /*记录函数的结束时间*/

duration = ((double)(stop - start))/CLK_TCK; /*计算函数运行时间*/

printf("\nIterativeSequentialSearch:\nIterations:%ld\nTicks:%d \nTotal

Time:%.8lf\nDuration:%.8lf\n",k,(int)(stop-start),duration,duration/k );/*输出花费时间*/

/*********** 递归线性搜索 ***********/

start = clock(); /*记录函数的开始时间*/

for(l=0;l

RecursiveSequentialSearch(a,x,n);

stop = clock(); /*记录函数的结束时间*/

duration = ((double)(stop - start))/CLK_TCK; /*计算函数运行时间*/

printf("\nRecursiveSequentialSearch:\nIterations:%ld\nTicks:%d

\nTotal

Time:%.8lf\nDuration:%.8lf\n",k,(int)(stop-start),duration,duration/k );/* 输出花费时间*/

/***********二叉搜索***********/

printf("\nIterations of Binary Search is 100 times of iterations more than other two searchs\n");

k=100*k; /*由于二叉搜索的时间比较快,为了避免出现0秒,二叉搜索算法调用的次数是线性搜索的100倍*/

start = clock(); /*记录函数的开始时间*/

for(l=0;l

BinarySearch(a,x,n);

stop = clock(); /*记录函数的结束时间*/

duration = ((double)(stop - start))/CLK_TCK; /*输出花费时间*/

printf("\nBinarySearch:\nIterations:%ld\nTicks:%d\nTotal Time:%.8lf\nDuration:%.8lf\n",k, (int)(stop-start), duration,duration/k);/* 输出花费时间*/

return 1;

}

6测试方法

按题目要求分别输入N=100,500,1000,2000, 10000,对于每一个N要选择不同的重复调用次数K,直到测试结果趋于稳定。

按要求输入数据,测试程序能否对输入内容进行数据合法性检测并进行相应的异常处理。列如N=0,K=0,考察程序对异常情况进行处理的能力。

测试案例:

N 100 500 1000

非递归线性搜索重复次数20 5 1000

总时钟跳数 1 0 5

函数执行K次总时间(秒)0.00100000 0.00000000 0.00500000

平均运行时间(秒)0.00005000 0.00000000 0.00000500

递归线性搜索重复次数20 5 1000

总时钟跳数 1 0 44

函数执行K次总时间(秒)0.00100000 0.00000000 0.04400000 平均运行时间(秒)0.00000500 0.00000000 0.00004400

二叉搜索

重复次数2000 500 100000

总时钟跳数 1 0 13

函数执行K次总时间(秒)0.00100000 0.00000000 0.01300000 平均运行时间(秒)0.00000050 0.00000000 0.00000013

N 2000 10000

非递归线性搜索重复次数60 80

总时钟跳数 1 5

函数执行K次总时间(秒)0.00100000 0.00500000 平均运行时间(秒)0.00001667 0.00006250

递归线性搜索重复次数60 80

总时钟跳数 6 36

函数执行K次总时间(秒)0.00600000 0.03600000 平均运行时间(秒)0.00010000 0.00045000

二叉搜索重复次数6000 8000

总时钟跳数 1 1

函数执行K次总时间(秒)0.00100000 0.00100000 平均运行时间(秒)0.00000017 0.00000012

在实际测试中,当程序运行时间太快,会无法获得实际运行时间。为了避免这种情况,可以将同一操作运行K遍,得到1秒以上的时间,再将结果除以重复次数K得到平均时间。若单重循环还不能达到目的,可用多重嵌套循环解决。

7.程序运行效果

当运行程序时,所输入N、K的值没有错误的时候会出现如下界面:

当输入的值有错误的时候,表示所输入的值不在所规定的范围内时,会出现以下的界面:

8.设计心得

在这次课程设计里,也让我从中有所收获。虽说只有一个礼拜,但在课后还是花了不少时间。看教材中的程序时,发现一个程序设计就是算法与数据结构的结合体,看程序有时都看不懂,更别提自己编译了,觉得自己在这方面需要掌握的内容还有很多狠多。虽然过程曲折可谓一语难尽。整天都是对着电脑,不然就是翻阅资料。这次课程设计使我体会到只有做到细心耐心,恒心才能做好事情。

课程设计是培养学生综合运用所学知识,发现,提出,分析和解决实际问题,锻炼实践能力的重要环节,是对学生实际工作能力的具体训练和考察过程.同时加强了我们动手、思考和解决问题的能力。巩固和加深了对数据结构的理解。培养了我选用参考书,查阅手册及文献资料的能力。培养独立思考,深入研究,分析问题,解决问题的能力。而且做课程设计同时也是对课本知识的巩固和加强,平时看课本是,有些问题就不是很能理解,做完课程设计,那些问题就迎刃而解了。而且还可以记住很多东西。通过这次课程设计,我懂得了理论与实际相结合是很重要的,只有理论知识是远远不够的,只有把所学的理论知识与实践相结合起来,从理论中得出结论,才能真正为社会服务,从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。在设计的过程中遇到问题,可以说得是困难重重,这毕竟第一次做的,难免会遇到过各种各样的问题,同时在设计的过程中发现了自己的不足之处,对以前所学过的知识理解得不够深刻,掌握得不够牢固。

总的来说,这次课程设计让我获益匪浅,对数据结构也有了进一步的理解和认识。但也让我认识到我还有很多的不足,需要大量的学习,以此来达到能力的提高及熟练的应用。

禁忌搜索算法浅析

禁忌搜索算法浅析 摘要:本文介绍了禁忌搜索算法的基本思想、算法流程及其实现的伪代码。禁忌搜索算法(Tabu Search或Taboo Search,简称TS算法)是一种全局性邻域搜索算法,可以有效地解决组合优化问题,引导算法跳出局部最优解,转向全局最优解的功能。 关键词:禁忌搜索算法;组合优化;近似算法;邻域搜索 1禁忌搜索算法概述 禁忌搜索算法(Tabu Search)是由美国科罗拉多州大学的Fred Glover教授在1986年左右提出来的,是一个用来跳出局部最优的搜寻方法。在解决最优问题上,一般区分为两种方式:一种是传统的方法,另一种方法则是一些启发式搜索算法。使用传统的方法,我们必须对每一个问题都去设计一套算法,相当不方便,缺乏广泛性,优点在于我们可以证明算法的正确性,我们可以保证找到的答案是最优的;而对于启发式算法,针对不同的问题,我们可以套用同一个架构来寻找答案,在这个过程中,我们只需要设计评价函数以及如何找到下一个可能解的函数等,所以启发式算法的广泛性比较高,但相对在准确度上就不一定能够达到最优,但是在实际问题中启发式算法那有着更广泛的应用。 禁忌搜索是一种亚启发式随机搜索算法,它从一个初始可行解出发,选择一系列的特定搜索方向(移动)作为试探,选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。为了避免陷入局部最优解,TS搜索中采用了一种灵活的“记忆”技术,对已经进行的优化过程进行记录和选择,指导下一步的搜索方向。 TS是人工智能的一种体现,是局部领域搜索的一种扩展。禁忌搜索是在领域搜索的基础上,通过设置禁忌表来禁忌一些已经历的操作,并利用藐视准则来奖励一些优良状态,其中涉及邻域(neighborhood)、禁忌表(tabu list)、禁忌长度(tabu 1ength)、候选解(candidate)、藐视准则(candidate)等影响禁忌搜索算法性能的关键因素。迄今为止,TS算法在组合优化、生产调度、机器学习、电路设计和神经网络等领域取得了很大的成功,近年来又在函数全局优化方面得到较多的研究,并大有发展的趋势。 2禁忌搜索算法的基本思想 禁忌搜索最重要的思想是标记对应已搜索的局部最优解的一些对象,并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些对象(而不是绝对禁止循环),从而保证对不同的有效搜索途径的探索,TS的禁忌策略尽量避免迂回搜索,它是一种确定性的局部极小突跳策略。 禁忌搜索是对局部邻域搜索的一种扩展,是一种全局逐步寻求最优算法。局部邻域搜索是基于贪婪思想持续地在当前解的邻域中进行搜索,虽然算法通用易实现,且容易理解,但搜索性能完全依赖于邻域结构和初解,尤其会陷入局部极小而无法保证全局优化型。 禁忌搜索算法中充分体现了集中和扩散两个策略,它的集中策略体现在局部搜索,即从一点出发,在这点的邻域内寻求更好的解,以达到局部最优解而结束,为了跳出局部最优解,扩散策略通过禁忌表的功能来实现。禁忌表中记下已经到达的某些信息,算法通过对禁

优化设计黄金分割发以及迭代法

机械优化设计课程论文 院系机械工程系 专业机械设计 班级一班 姓名 学号

一、优化题目 应用所学计算机语言编写一维搜索的优化计算程序,完成计算结果和输出。 二、建立优化数学模型 1、目标函数方程式: y=pow(x,4)-1*pow(x,3)-3*pow(x,2)-16*x+10 2、变量:x 3、初始值: 初始值x1=5初始步长tt=0.01 三、所选用的优化方法 1、采用外推法确定搜索区间 2、采用黄金分割法求函数最优 3、计算框图: (1)、外推法程序框图 (2)、黄金分割法程序框图

四、计算输出内容: 五、优化的源程序文件: #include #include #define e0.0001 #define tt0.01 float f(double x) { float y=pow(x,4)-1*pow(x,3)-3*pow(x,2)-16*x+10; return(y); } void finding(float*p1,float*p2) { float x1=10,x2,x3,t,f1,f2,f3,h=tt; int n=0; x2=x1+h;f1=f(x1);f2=f(x2); if(f2>f1) { h=-h;x3=x1;f3=f1; x1=x2;f1=f2; } x3=x2+h;f3=f(x3);

n=n+1; printf("n=%d,c1=%6.4lf,x2=%6.4lf,x3=%6.4lf,f1=%6.4lf,f2=^6.4lf,f3=%6.4lf\n",n, x1,x2,x3,f1,f2,f3); while(f3f2) {a=x1;x1=x2;f1=f2;x2=a+0.618*(b-a);f2=f(x2);} else {b=x2;x2=x1;f2=f1;x1=b-0.618*(b-a);f1=f(x1);} n=n+1; printf("n=%d,a=%6.4lf,b=%6.4lf,x1=%6.4lf,x2=%6.4lf,f1=%6.4lf,f2=%6.4lf\n",n,a,b ,x1,x2,f1,f2); c=fabs(b-a); } while(c>e); xmin=(x1+x2)/2; ymin=f(xmin); printf("The min is%6.4lf and the result is%6.4lf",xmin,ymin);

最优化方法(黄金分割与进退法)实验报告

一维搜索方法的MATLAB 实现 姓名: 班级:信息与计算科学 学号: 实验时间: 2014/6/21 一、实验目的: 通过上机利用Matlab 数学软件进行一维搜索,并学会对具体问题进行分析。并且熟悉Matlab 软件的实用方法,并且做到学习与使用并存,增加学习的实际动手性,不再让学习局限于书本和纸上,而是利用计算机学习来增加我们的学习兴趣。 二、实验背景: 黄金分割法 它是一种基于区间收缩的极小点搜索算法,当用进退法确定搜索区间后,我们只知道极小点包含于搜索区间内,但是具体哪个点,无法得知。 1、算法原理 黄金分割法的思想很直接,既然极小点包含于搜索区间内,那么可以不断 的缩小搜索区间,就可以使搜索区间的端点逼近到极小点。 2、算法步骤 用黄金分割法求无约束问题min (),f x x R ∈的基本步骤如下: (1)选定初始区间11[,]a b 及精度0ε>,计算试探点: 11110.382*()a b a λ=+- 11110.618*()a b a μ=+-。 (2)若k k b a ε-<,则停止计算。否则当()()k k f f λμ>时转步骤(3)。 当 ()()k k f f λμ≤转步骤(4)。 (3) 11111110.382*()k k k k k k k k k k a b b a b a λλμμ+++++++=??=?? =??=+-?转步骤(5)

(4) 转步骤(5) (5)令1k k =+,转步骤(2)。 算法的MATLAB 实现 function xmin=golden(f,a,b,e) k=0; x1=a+0.382*(b-a); x2=a+0.618*(b-a); while b-a>e f1=subs(f,x1); f2=subs(f,x2); if f1>f2 a=x1; x1=x2; f1=f2; x2=a+0.618*(b-a); else b=x2; x2=x1; f2=f1; x1=a+0.382*(b-a); end k=k+1; end xmin=(a+b)/2; fmin=subs(f,xmin)

斐波那契法 一维搜索方法

短后的区间不大于区间[0,10]的5% 。 解:由题意=δ5%,由斐波那契数列δ1 ≥n F ,则n=7, 00=a ,100=b 1t =0b )(0076a b F F --=2180 , 21 130)(00760'1=-+=a b F F a t , 将1t 和'1t 代入函数,比较大小有)()('11t f t f < 则有001==a a ,21801'2==t t ,21130'11==t b ,21 50)(116512=--=a b F F b t , 将2t 和'2t 代入函数,比较大小有)()('22t f t f < , 则有012==a a ,21502'3==t t ,2180'22==t b ,21 30)(225423=--=a b F F b t , 将3t 和'3t 代入函数,比较大小有)()('33t f t f >, 则有213033==t a ,2150'34==t t ,218023==b b ,21 60)(33433'4=-+=a b F F a t , 将4t 和'4t 代入函数,比较大小有)()('44t f t f >, 则有215044==t a ,2160'45==t t ,218034==b b ,21 70)(44324'5=-+=a b F F a t , 将5t 和'5t 代入函数,比较大小有)()('55t f t f >, 则有216055= =t a ,2170'56==t t ,218045==b b , 则令105 351)21602180()01.05.0(2160))((55215'6=-?++=-++=a b F F a t ε, 将6t 和'6t 代入函数,比较大小有)()('66t f t f <, 则216056==a a ,105351'66==t b ,区间为:?? ????105351,2160 所以选择6t 为极小点,=)(6t f 89.6)2170( -=f 。

禁忌搜索算法评述(一)

禁忌搜索算法评述(一) 摘要:工程应用中存在大量的优化问题,对优化算法的研究是目前研究的热点之一。禁忌搜索算法作为一种新兴的智能搜索算法具有模拟人类智能的记忆机制,已被广泛应用于各类优化领域并取得了理想的效果。本文介绍了禁忌搜索算法的特点、应用领域、研究进展,概述了它的算法基本流程,评述了算法设计过程中的关键要点,最后探讨了禁忌搜索算法的研究方向和发展趋势。 关键词:禁忌搜索算法;优化;禁忌表;启发式;智能算法 1引言 工程领域内存在大量的优化问题,对于优化算法的研究一直是计算机领域内的一个热点问题。优化算法主要分为启发式算法和智能随机算法。启发式算法依赖对问题性质的认识,属于局部优化算法。智能随机算法不依赖问题的性质,按一定规则搜索解空间,直到搜索到近似优解或最优解,属于全局优化算法,其代表有遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、禁忌搜索算法等。禁忌搜索算法(TabuSearch,TS)最早是由Glover在1986年提出,它的实质是对局部邻域搜索的一种拓展。TS算法通过模拟人类智能的记忆机制,采用禁忌策略限制搜索过程陷入局部最优来避免迂回搜索。同时引入特赦(破禁)准则来释放一些被禁忌的优良状态,以保证搜索过程的有效性和多样性。TS算法是一种具有不同于遗传和模拟退火等算法特点的智能随机算法,可以克服搜索过程易于早熟收敛的缺陷而达到全局优化1]。 迄今为止,TS算法已经广泛应用于组合优化、机器学习、生产调度、函数优化、电路设计、路由优化、投资分析和神经网络等领域,并显示出极好的研究前景2~9,11~15]。目前关于TS 的研究主要分为对TS算法过程和关键步骤的改进,用TS改进已有优化算法和应用TS相关算法求解工程优化问题三个方面。 禁忌搜索提出了一种基于智能记忆的框架,在实际实现过程中可以根据问题的性质做有针对性的设计,本文在给出禁忌搜索基本流程的基础上,对如何设计算法中的关键步骤进行了有益的总结和分析。 2禁忌搜索算法的基本流程 TS算法一般流程描述1]: (1)设定算法参数,产生初始解x,置空禁忌表。 (2)判断是否满足终止条件?若是,则结束,并输出结果;否则,继续以下步骤。 (3)利用当前解x的邻域结构产生邻域解,并从中确定若干候选解。 (4)对候选解判断是否满足藐视准则?若成立,则用满足藐视准则的最佳状态y替代x成为新的当前解,并用y对应的禁忌对象替换最早进入禁忌表的禁忌对象,同时用y替换“bestsofar”状态,然后转步骤(6);否则,继续以下步骤。 (5)判断候选解对应的各对象的禁忌情况,选择候选解集中非禁忌对象对应的最佳状态为新的当前解,同时用与之对应的禁忌对象替换最早进入禁忌表的禁忌对象。 (6)转步骤(2)。 算法可用图1所示的流程图更为直观的描述。 3禁忌搜索算法中的关键设计 3.1编码及初始解的构造 禁忌搜索算法首先要对待求解的问题进行抽象,分析问题解的形式以形成编码。禁忌搜索的过程就是在解的编码空间里找出代表最优解或近似优解的编码串。编码串的设计方式有多种策略,主要根据待解问题的特征而定。二进制编码将问题的解用一个二进制串来表示2],十进制编码将问题的解用一个十进制串来表示3],实数编码将问题的解用一个实数来表示4],在某些组合优化问题中,还经常使用混合编码5]、0-1矩阵编码等。 禁忌搜索对初始解的依赖较大,好的初始解往往会提高最终的优化效果。初始解的构造可以

算法设计与分析复习题目及答案 (3)

分治法 1、二分搜索算法是利用(分治策略)实现的算法。 9. 实现循环赛日程表利用的算法是(分治策略) 27、Strassen矩阵乘法是利用(分治策略)实现的算法。 34.实现合并排序利用的算法是(分治策略)。 实现大整数的乘法是利用的算法(分治策略)。 17.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(分治法)。 29、使用分治法求解不需要满足的条件是(子问题必须是一样的)。 不可以使用分治法求解的是(0/1背包问题)。 动态规划 下列不是动态规划算法基本步骤的是(构造最优解) 下列是动态规划算法基本要素的是(子问题重叠性质)。 下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(动态规划法) 备忘录方法是那种算法的变形。(动态规划法) 最长公共子序列算法利用的算法是(动态规划法)。 矩阵连乘问题的算法可由(动态规划算法B)设计实现。 实现最大子段和利用的算法是(动态规划法)。 贪心算法 能解决的问题:单源最短路径问题,最小花费生成树问题,背包问题,活动安排问题, 不能解决的问题:N皇后问题,0/1背包问题 是贪心算法的基本要素的是(贪心选择性质和最优子结构性质)。 回溯法 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是(排列树)。 剪枝函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略 回溯法的效率不依赖于下列哪些因素(确定解空间的时间)

分支限界法 最大效益优先是(分支界限法)的一搜索方式。 分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(最大堆)。 分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是(最小堆) 优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是(结点的优先级) 在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点最多有一次机会成为活结点的是( 分支限界法). 从活结点表中选择下一个扩展结点的不同方式将导致不同的分支限界法,以下除( 栈式分支限界法)之外都是最常见的方式. (1)队列式(FIFO)分支限界法:按照队列先进先出(FIFO)原则选取下一个节点为扩展节点。 (2)优先队列式分支限界法:按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。 (最优子结构性质)是贪心算法与动态规划算法的共同点。 贪心算法与动态规划算法的主要区别是(贪心选择性质)。 回溯算法和分支限界法的问题的解空间树不会是( 无序树). 14.哈弗曼编码的贪心算法所需的计算时间为( B )。 A、O(n2n) B、O(nlogn) C、O(2n) D、O(n) 21、下面关于NP问题说法正确的是(B ) A NP问题都是不可能解决的问题 B P类问题包含在NP类问题中 C NP完全问题是P类问题的子集 D NP类问题包含在P类问题中 40、背包问题的贪心算法所需的计算时间为( B )

黄金分割法,进退法,原理及流程图

1黄金分割法的优化问题 (1)黄金分割法基本思路: 黄金分割法适用于[a,b]区间上的任何单股函数求极小值问题,对函数除要求“单谷”外不做其他要求,甚至可以不连续。因此,这种方法的适应面非常广。黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[a,b]内适当插入两点a1,a2,并计算其函数值。a1,a2将区间分成三段,应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,是搜索区间得以缩小。然后再在保留下来的区间上作同样的处理,如此迭代下去,是搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。 (2)黄金分割法的基本原理 一维搜索是解函数极小值的方法之一,其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。一维搜索的解法很多,这里主要采用黄金分割法(0.618法)。该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率,从而可以看成是斐波那契法的近似,实现起来比较容易,也易于人们所接受。

黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。它是优化计算中的经典算法,以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称,是许多优化算法的基础,但它只适用于一维区间上的凸函数[6],即只在单峰区间内才能进行一维寻优,其收敛效率较低。其基本原理是:依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。具体步骤是:在区间[a,b]内取点:a1 ,a2 把[a,b]分为三段。如果f(a1)>f(a2),令 a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1)

禁忌搜索和应用

目录 一、摘要 (2) 二、禁忌搜索简介 (2) 三、禁忌搜索的应用 (2) 1、现实情况 (2) 2、车辆路径问题的描述 (3) 3、算法思路 (3) 4、具体步骤 (3) 5、程序设计简介 (3) 6、算例分析 (4) 四、禁忌搜索算法的评述和展望 (4) 五、参考文献 (5)

禁忌搜索及应用 一、摘要 工程应用中存在大量的优化问题,对优化算法的研究是目前研究的热点之一。禁忌搜索算法作为一种新兴的智能搜索算法具有模拟人类智能的记忆机制,已被广泛应用于各类优化领域并取得了理想的效果。本文介绍了禁忌搜索算法的特点、应用领域、研究进展,概述了它的算法基本流程,评述了算法设计过程中的关键要点,最后探讨了禁忌搜索算法的研究方向和发展趋势。 二、禁忌搜索简介 禁忌搜索(Tabu Search或Taboo Search,简称TS)的思想最早由Glover(1986)提出,它是对局部领域搜索的一种扩展,是一种全局逐步寻优算法,是对人类智力过程的一种模拟。TS算法通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索,并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态,进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化。相对于模拟退火和遗传算法,TS是又一种搜索特点不同的meta-heuristic算法。 迄今为止,TS算法在组合优化、生产调度、机器学习、电路设计和神经网络等领域取得了很大的成功,近年来又在函数全局优化方面得到较多的研究,并大有发展的趋势。 禁忌搜索是人工智能的一种体现,是局部领域搜索的一种扩展。禁忌搜索最重要的思想是标记对应已搜索的局部最优解的一些对象,并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些对象(而不是绝对禁止循环),从而保证对不同的有效搜索途径的探索。禁忌搜索涉及到邻域(neighborhood)、禁忌表(tabu list)、禁忌长度(tabu length)、候选解(candidate)、藐视准则(aspiration criterion)等概念。 三、禁忌搜索的应用 禁忌搜索应用的领域多种多样,下面我们简单的介绍下基于禁忌搜索算法的车辆路径选择。 1、现实情况 物流配送过程的成本构成中,运输成本占到52%之多,如何安排运输车辆的行驶路径,使得配送车辆依照最短行驶路径或最短时间费用,在满足服务时间限制、车辆容量限制、行驶里程限制等约束条件下,依次服务于每个客户后返回起点,实现总运输成本的最小化,车辆路径问题正是基于这一需求而产生的。求解车辆路径问题(vehicle routing problem简记vrp)的方法分为精确算法与启发式算法,精确算法随问题规模的增大,时间复杂度与空间复杂度呈指数增长,且vrp问题属于np-hard问题,求解比较困难,因此启发式算法成为求解vrp问题的主要方法。禁忌搜索算法是启发式算法的一种,为求解vrp提供了新的工具。本文通过一种客户直接排列的解的表示方法,设计了一种求解车辆路径问题的新的禁忌搜索算法。 因此研究车辆路径问题,就是要研究如何安排运输车辆的行驶路线,使运输车辆依照最

一维数组的常用算法源代码

1.数组元素逆置 #include #include int main() { int a[10],t,i,j; //随机生成数组元素,并显示 printf("逆置前:"); for(i=0;i<10;i++) { a[i]= rand()%100; printf("%4d",a[i]); } printf("\n"); //数组元素逆置,即对称位置交换for(i=0,j=9;i

2.静态查找 #include #include int main() { int a[10],t,i,j; //随机生成数组元素,并显示 printf("数组元素:"); for(i=0;i<10;i++) { a[i]= rand()%100; printf("%4d",a[i]); } printf("\n"); //输入查找的数 printf("请输入要查找的数:"); scanf("%d", &t); //静态查找:从前往后依次遍历 for(i=0;i<10;i++) if(a[i]==t) break;//找到并退出//输出查找结果 if(i<10)

printf("%d在数组a[%d]中。\n",t,i); else printf("%d不在a数组中。\n",t); } 3.二分查找:前提数组有序 #include #include void sort(int a[], int n) { int i,j, t; for(i=0;ia[j+1]) {t=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=t;} } int main() { int a[10],t,i,left,right,mid; //随机生成数组元素 printf("数组元素:"); for(i=0;i<10;i++)

黄金分割法,进退法,原理及流程图

1黄金分割法的优化问题(1)黄金分割法基本思路: 黄金分割法适用于[a,b]区间上的任何单股函数求极小值问题,对函数除要求“单谷”外不做其他要求,甚至可以不连续。因此,这种方法的适应面非常广。黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[a,b]内适当插入两点a1,a2,并计算其函数值。a1,a2将区间分成三段,应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,是搜索区间得以缩小。然后再在保留下来的区间上作同样的处理,如此迭代下去,是搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。 (2)黄金分割法的基本原理 一维搜索是解函数极小值的方法之一,其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。一维搜索的解法很多,这里主要采用黄金分割法(法)。该方法用不变的区间缩短率代替斐波那契法每次不同的缩短率,从而可以看成是斐波那契法的近似,实现起来比较容易,也易于人们所接受。 黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。它是优化计算中的经典算法,以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而着称,是许多优化算法的基础,但它只适用于一维区间上的凸函数[6],即只在单峰区间内才能进行一维寻优,其收敛效率较低。其基本原理是:依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。具体步骤是:在区间[a,b]内取点:a1 ,a2 把[a,b]分为三段。如果

f(a1)>f(a2),令a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1)

常用一维搜索算法

无约束优化:不对定义域或值域做任何限制的情况下,求解目标函数的最小值。 这是因为实际应用中,许多情形被抽象为函数形式后均为凸函数,对于凸函数来说局部最小值点即为全局最小值点,因此只要能求得这类函数的一个最小值点,该点一定为全局最小值。 (直接法:又称数值方法,它只需计算目标函数驻点的函数数值,而不是求其倒数,如坐标轮换法,单纯型法等。 间接法:又称解析法,是应用数学极值理论的解析方法。首先计算出目标函数的一阶或一阶、二阶导数,然后根据梯度及海赛矩阵提供的信息,构造何种算法,从而间接地求出目标函数的最优解,如牛顿法、最速下降法共轭梯度法及变尺度法。) 在优化算法中保证整体收敛的重要方法就是线搜索法与信赖域法,这两种算法既相似又有所不同。根据不同的线搜索准则就延伸出不同的线搜索算法,譬如比较常见和经典的最速下降法,牛顿法,拟牛顿法以及共辄梯度法等。 一维搜索又称线性搜索(Line Search),就是指单变量函数的最优化,它是多变量函数最优化的基础,是求解无约束非线性规划问题的基本方法之一。 一维搜索技术既可独立的用于求解单变量最优化问题,同时又是求解多变量最优化问题常用的手段,虽然求解单变量最优化问题相对比较简单,但其中也贯穿了求解最优化问题的基本思想。由于一维搜索的使用频率较高,因此努力提高求解单变量问题算法的计算效率具有重要的实际意义。 在多变量函数的最优化中,迭代格式X k+1=X k+a k d k其关键就是构造搜索方向d k和步长因子a k 设Φ(a)=f(x k+ad k) 这样从凡出发,沿搜索方向d k,确定步长因子a k,使Φ(a)<Φ(0)的问题就是关于步长因子a的一维搜索问题。其主要结构可作如下概括:首先确定包含问题最优解的搜索区间,然后采用某种分割技术或插值方法缩小这个区间,进行搜索求解。 一维搜索通常分为精确的和不精确的两类。如果求得a k使目标函数沿方向d k达到 极小,即使得f (x k+a k d k)=min f (x k+ ad k) ( a>0) 则称这样的一维搜索为最优一维搜索,或精确一维搜索,a k叫最优步长因子; 如果选取a k使目标函数f得到可接受的下降量,即使得下降量f (x k)一f (x k+a k d k)>0是用 户可接受的,则称这样的一维搜索为近似一维搜索,或不精确一维搜索,或可接受一维 搜索。 由于在实际计算中,一般做不到精确的一维搜索,实际上也没有必要做到这一点,因为精确的

黄金分割法-进退法-原理及流程图

黄金分割法-进退法-原理及流程图

1黄金分割法的优化问题 (1)黄金分割法基本思路: 黄金分割法适用于[a,b]区间上的任何单股函数求极小值问题,对函数除要求“单谷”外不做其他要求,甚至可以不连续。因此,这种方法的适应面非常广。黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[a,b]内适当插入两点a1,a2,并计算其函数值。a1,a2将区间分成三段,应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,是搜索区间得以缩小。然后再在保留下来的区间上作同样的处理,如此迭代下去,是搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。 (2)黄金分割法的基本原理 一维搜索是解函数极小值的方法之一,其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。一维搜索的解法很多,这里主要采用黄金分割法(0.618法)。该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率,从而可以看成是斐波那契法的近似,实现起来比较容易,也易于人们所接受。

黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。它是优化计算中的经典算法,以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称,是许多优化算法的基础,但它只适用于一维区间上的凸函数[6],即只在单峰区间内才能进行一维寻优,其收敛效率较低。其基本原理是:依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。具体步骤是:在区间[a,b]内取点:a1 ,a2 把[a,b]分为三段。如果f(a1)>f(a2),令 a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1)

基于matlab的一维搜索

最优化理论与算法 基于matlab 的一维搜索——0.618试探法 2 m in ()21def f x x x =-- , 初始区间11[,][1,1]a b =-,精度0.16L ≤ clc clear %设定初始值 L=0.16; k=1; b=1; a=-1; r=a+0.382*(b-a); u=a+0.618*(b-a); fr=fun(r); fu=fun(u); c=[]; while b-a>L if fr>fu a=r; b=b; r=u; u=a+0.618*(b-a); fr=fun(r); fu=fun(u); else a=a; b=u; u=r; r=a+0.382*(b-a); fr=fun(r); fu=fun(u); end k=k+1; c=[c,[a,b,r,u,fr,fu]]; end k jieguo=reshape(c,6,k)’ s=[a,b] l=b-a jieguo = -1.0000 1.0000 -0.2360 0.2360 -0.6526 -1.1246 -0.2360 1.0000 0.2360 0.5278 -1.1246 -0.9706 -0.2360 0.5278 0.0558 0.2360 -1.0496 -1.1246 0.0558 0.5278 0.2360 0.3475 -1.1246 -1.1060 0.0558 0.3475 0.1672 0.2360 -1.1113 -1.1246 0.1672 0.3475 0.2360 0.2787 -1.1246 -1.1234 0.1672 0.2787 0.2098 0.2360 -1.1218 -1.1246

黄金分割搜索算法

黄金分割搜索算法 一.介绍 黄金分割律是公元前六世纪古希腊数学家毕达哥拉斯所发现,后来古希腊美学家柏拉图将此称为黄金分割。这其实是一个数字的比例关系,即把一条线分为两部分,此时长段与短段之比恰恰等于整条线与长段之比,其数值比为1.618 : 1或1 : 0.618,也就是说长段的平方等于全长与短段的乘积。 0.618,以严格的比例性、艺术性、和谐性,蕴藏着丰富的美学价值。 有趣的是,这个数字在自然界和人们生活中到处可见:人们的肚脐是人体总长的黄金分割点,人的膝盖是肚脐到脚跟的黄金分割点。大多数门窗的宽长之比也是0.618…;有些植茎上,两张相邻叶柄的夹角是137°28',这恰好是把圆周分成1:0.618……的两条半径的夹角。据研究发现,这种角度对植物通风和采光效果最佳。 建筑师们对数学0.618…特别偏爱,无论是古埃及的金字塔,还是巴黎圣母院,或者是近世纪的法国埃菲尔铁塔,都有与0.618…有关的数据。人们还发现,一些名画、雕塑、摄影作品的主题,大多在画面的0.618…处。艺术家们认为弦乐器的琴马放在琴弦的0.618…处,能使琴声更加柔和甜美。

在学术界的应用 数字0.618…更为数学家所关注,它的出现,不仅解决了许多数学难题(如:十等分、五等分圆周;求18度、36度角的正弦、余弦值等),而且还使优选法成为可能。优选法是一种求最优化问题的方法。如在炼钢时需要加入某种化学元素来增加钢材的强度,假设已知在每吨钢中需加某化学元素的量在1000—2000克之间,为了求得最恰当的加入量,需要在1000克与2000克这个区间中进行试验。通常是取区间的中点(即1500克)作试验。然后将试验结果分别与1000克和2000克时的实验结果作比较,从中选取强度较高的两点作为新的区间,再取新区间的中点做试验,再比较端点,依次下去,直到取得最理想的结果。这种实验法称为对分法。但这种方法并不是最快的实验方法,如果将实验点取在区间的0.618处,那么实验的次数将大大减少。这种取区间的0.618处作为试验点的方法就是一维的优选法,也称0.618法。实践证明,对于一个因素的问题,用“0.618法”做16次试验就可以完成“对分法”做2500次试验所达到的效果。因此大画家达·芬奇把0.618…称为黄金数。 优选法是一种具有广泛应用价值的数学方法,著名数学家华罗庚曾为普及它作出重要贡献。优选法中有一种0.618法应用了黄金分割法。例如,在一种试验中,温度的变化范围是0℃~10℃,我们要寻找在哪个温度时实验效果最佳。为此,可以先找出温度变化范围的黄金分割点,考察10×0.618=6.18(℃)时的试验效果,再考察10×(1-0.618)=3.82(℃)时的试验效果,比较两者,选优去劣。然后在缩小的变化范围内继续这样寻找,直至选出最佳温度。 黄金分割与植物 有些植茎上,两张相邻叶柄的夹角是137°28',这恰好是把圆周分成1:0.618的两条半径的夹角。据研究发现,这种角度对植物通风和采光效果最佳。植物叶子,千姿百态,生机盎然,给大自然带来了美丽的绿色世界。尽管叶子形态随种而异,但它在茎上的排列顺序(称为叶序),却是极有规律的。有些植物的花瓣及主干上枝条的生长,也是符合这个规律的。你从植物茎的顶端向下看,经细心观察,发现上下层中相邻的两片叶子之间约成137.5°角。如果每层叶子只画一片来代表,第一层和第二层的

第5章 一维搜索

第5章 一维搜索 §5.1 最优化算法的简单介绍 1.算法概念 在解非线性规划时,所用的计算方法,最常见的是迭代下降算法. 迭代:从一点) (k x 出发,按照某种规则A 求出后继点) 1(+k x .用1+k 代替k ,重复以上 过程,产生点列}{) (k x 。 规则A 是在某个空间X 中点到点的映射,即对每一个X x k ∈) (,有点 X x A x k k ∈=+)() () 1(. 更一般地,把A 定义为点到集的映射,即对每个点X x k ∈) (,经A 作用,产生一个点 集X x A k ?)() (.任意选取一个点)() () 1(k k x A x ∈+,作为) (k x 的后继点. 定义1: 算法A 是定义在空间X 上的点到集映射,即对每一个点X x ∈,给定-个子集 X x A ?)(. 例1 考虑线性规划: 1 s.t. min 2 ≥x x 最优解1=x .设计一个算法A 求出这个最优解. ???????

无约束最优化问题可以定义解集合为 }0)(|{=?=Ωx f x 约束最优化问题可以定义解集合为 }T -K 为|{点x x =Ω 2. 算法收敛问题 设Ω为解集合,X X A →:是一个算法,集合X Y ?.若以任一初点Y x ∈) 1(开始, 算法产生的序列其任一收敛子序列的极限属于Ω,则称算法映射A 在Y 上收敛. 收敛速率: 定义2: 设序列}{) (k γ 收敛于* γ,定义满足 ∞<=--≤+∞ →βγ γ γ γp k k k * ) (*) 1(lim 的非负数p 的上确界为序列}{) (k γ 的收敛级. 若序列的收敛级为p ,就称序列是p 级收敛的. 若1=p 且1<β,则称序列是以收敛比β 线性收敛的. 若1>p 或者1=p 且0=β,则称序列是超线性收敛的. 例2 序列{}10 ,<

黄金分割法及其代码

线性搜索之黄金分割法及其应用 摘要 最优化理论和方法日益受到重视,已经渗透到生产、管理、商业、军事、决策等各个领域,而最优化模型与方法广泛应用于工业、农业、交通运输、商业、国防、建筑、通讯和政府机关等领域。伴随着计算机技术的高速发展,最优化理论与方法的迅速进步为解决实际最优化问题的软件也在飞速发展。其中,MATLAB 软件已经成为最优化领域应用最广的软件之一。有了MATLAB这个强大的计算平台,既可以利用MATLAB优化工具箱(OptimizationToolbox)中的函数,又可以通过算法变成实现相应的最优化计算。 在最优化计算中一维最优化方法是优化设计中最简单、最基本的方法。一维搜索,又称为线性搜索,一维问题是多维问题的基础,在数值方法迭代计算过程中,都要进行一维搜索,也可以把多维问题化为一些一维问题来处理。一维问题的算法好坏,直接影响到最优化问题的求解速度。而黄金分割法是一维搜索方法中重要的方法之一,它适用于任何单峰函数求最小值的问题,甚至于对函数可以不要求连续,是一种基于区间收缩的极小点搜索算法。 关键词:最优化、黄金分割法、MATLAB软件、一维搜索 引言 数学科学不仅是自然科学的基础,也是一切重要技术发展的基础。最优化方法更是数学科学里面的一个巨大的篇幅,在这个信息化的时代,最优化方法广泛应用于工业、农业、国防、建筑、通信与政府机关、管理等各领域;它主要解决最优计划、最优分配、最优决策、最佳设计、最佳管理等最优化问题。而最优解问题是这些所有问题的中心,是最优化方法的重中之重,在求最优解问题中,有多种方法解决,我们在这里着重讨论无约束一维极值问题,即非线性规划的一维搜索方法之黄金分割法。黄金分割法也叫0.618法,属于区间收缩法,首先找出包含极小点的初始搜索区间,然后按黄金分割点通过对函数值的比较不断缩小搜索区间。当然要保证极小点始终在搜索区间内,当区间长度小到精度范围之内时,可以粗略地认为区间端点的平均值即为极小值的近似值。所以用0.618法得出的

禁忌搜索算法摘录

禁忌(Tabu Search)算法是一种亚启发式(meta-heuristic)随机搜索算法1,它从一个初始可行解出发,选择一系列的特定搜索方向(移动)作为试探,选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。为了避免陷入局部最优解,TS搜索中采用了一种灵活的“记忆”技术,对已经进行的优化过程进行记录和选择,指导下一步的搜索方向,这就是Tabu表的建立。 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。兔子们找到了泰山,它们之中的一只就会留守在这里,其他的再去别的地方寻找。就这样,一大圈后,把找到的几个山峰一比较,珠穆朗玛峰脱颖而出。 当兔子们再寻找的时候,一般地会有意识地避开泰山,因为他们知道,这里已经找过,并且有一只兔子在那里看着了。这就是禁忌搜索 中“禁忌表(tabu list)”的含义。那只留在泰山的兔子一般不会就安家在那里了,它会在一定时间后重新回到找最高峰的大军,因为这个时候已经有了许多新的消息,泰山毕竟也有一个不错的高度,需要重新考虑,这个归队时间,在禁忌搜索里面叫做“禁忌长度(tabu length)”;如果在搜索的过程中,留守泰山的兔子还没有归队,但是找到的地方全是华北平原等比较低的地方,兔子们就不得不再次考虑选中泰山,也就是说,当一个没有兔子留守的地方优越性太突出,超过 了“best so far”的状态,就可以不顾及有没有兔子留守,都把这个地方考虑进来,这就叫“特赦准则(aspiration criterion)”。这三个概念是禁忌搜索和一般搜索准则最不同的地方,算法的优化也关键在这里。 伪码表达 procedure tabu search; begin initialize a string vc at random,clear up the tabu list; cur:=vc; repeat select a new string vn in the neighborhood of vc; if va>best_to_far then {va is a string in the tabu list} begin

相关文档
最新文档