Wykorzystanie metody Tabu Search dla problemu komiwojażera

Problem komiwojażera

Zagadnienie optymalizacyjne, polegające na znalezieniu najkrótszej drogi

wyjeżdżając z punktu A, przemieszczeniu się przez n punktów i powrocie

do punktu A.

Metaheurystyka "meta" ("nad", tutaj w znaczeniu "wyższego poziomu") oraz słowa "heurystyka" (gr. heuriskein - szukać)

Algorytm metaheurystyczny opisuje zwykle sposób przechodzenia między możliwymi rozwiązaniami w celu rozwiązania

problemu. Najczęściej wykorzystywany jest do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych.

Algorytmy tego typu nie rozwiązują bezpośrednio żadnego problemu, a jedynie podają sposób na utworzenie odpowiedniego

algorytmu.

Tabu search

Metaheurystyka tabu search (“przeszukiwanie z tabu”) - procedura stosowana do rozwiązywania problemów

optymalizacyjnych. Wykorzystywana do otrzymywania rozwiązań optymalnych lub niewiele różniących się od

niego. Podstawową ideą algorytmu jest przeszukiwanie przestrzeni, stworzonej ze wszystkich możliwych

rozwiązań, za pomocą sekwencji ruchów. W sekwencji ruchów istnieją ruchy niedozwolone, ruchy tabu.

Algorytm unika oscylacji wokół optimum lokalnego dzięki przechowywaniu informacji o sprawdzonych już

rozwiązaniach w postaci listy tabu (TL).

“Blokadę” wywoływaną przez optima lokalne przełamuje się dzięki osłabieniu reguły selekcji. Rozwiązanie

bieżące jest zawsze zastępowane przez najlepsze rozwiązanie w sąsiedztwie, nawet jeśli powoduje to

pogorszenie jakości. Koncepcyjnie, polega to na “okrojeniu” zdefiniowanego w zwykły sposób sąsiedztwa

poprzez usuniecie z niego rozwiązań, które już wcześniej były zaakceptowane jako rozwiązania bieżące. Teostatnie tworzą zbiór tabu.

wygenerowanie rozwiązania początkowego

zainicjalizowanie struktur pamięci

przegląd sąsiedztwa bieżącego rozwiązania

wybór najlepszego sąsiada

aktualizacja najlepszego rozwiązania

aktualizacja struktur pamięci

ew. dywersyfikacja rozwiązania, także restart

ew. inna modyfikacja procesu podstawowego

warunek

stopu

tak

nie

Ogólny schemat TS

1. Wygenerowanie rozwiązania początkowego cyklu wybraną

metodą, np. najkrótsza droga w sieci

2. Za pomocą metody TS próba optymalizacji rozwiązania

początkowego

3. Rejestracja wyników

4. Porównanie rezultatu początkowego z końcowym

5. Wnioski