遺傳蟻群系統(tǒng)研究思考
時(shí)間:2022-10-25 07:42:00
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摘要:在遺傳蟻群系統(tǒng)中,為減少螞蟻構(gòu)建路徑的時(shí)間消耗,引入遺傳操作,使得當(dāng)前迭代中螞蟻構(gòu)建的路徑部分來自于之前迭代獲取的優(yōu)秀巡回路徑的遺傳;同時(shí)為減少由遺傳操作產(chǎn)生的算法停滯的影響、提高算法解的質(zhì)量,對(duì)蟻群構(gòu)建的路徑施行2opt變異操作。通過旅行商問題測(cè)試算法性能,并與蟻群系統(tǒng)進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)表明,遺傳蟻群系統(tǒng)搜索效率高,而且解的質(zhì)量優(yōu)于蟻群系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞:遺傳蟻群系統(tǒng);蟻群優(yōu)化;遺傳算法;旅行商問題
0引言
1997年Dorigo等人提出了ACS(antcolonysystem,蟻群系統(tǒng))[1]。它是最成功的ACO[2]算法之一,并被廣泛地應(yīng)用于各種組合優(yōu)化問題[3~6],如連續(xù)空間的數(shù)值優(yōu)化、旅行商問題、流水車間調(diào)度、集覆蓋、機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)路由等。蟻群系統(tǒng)是一種啟發(fā)式的構(gòu)建方法。以TSP為例,TSP的一條巡回路徑(解)是所有城市的一個(gè)排列,不同的相對(duì)排列順序?qū)?yīng)不同的解。ACS通過增量構(gòu)建的方式構(gòu)建完整的巡回路徑。具體方式是先將螞蟻隨機(jī)地放在一個(gè)城市;然后根據(jù)一定的規(guī)則選擇螞蟻下一步訪問的城市,直到訪問完所有的城市。路徑的增量構(gòu)建占用了ACS算法的大部分時(shí)間。因?yàn)楫?dāng)前螞蟻必須有足夠的運(yùn)算,以對(duì)下一步訪問城市作出最優(yōu)選擇。減少螞蟻在構(gòu)建路徑上的時(shí)間消耗是提高ACS效率的一種有效途徑。在GAs(geneticalgorithms,遺傳算法)[7,8]中,路徑的構(gòu)建是通過對(duì)父代個(gè)體的繼承和重組或者變異實(shí)現(xiàn),只需要作少量的運(yùn)算。因此,構(gòu)建一條巡回路徑的時(shí)間消耗GAs顯著小于ACS。正是基于這種考慮,本文提出了一種GACS(geneticantcolonysystem,遺傳蟻群系統(tǒng))。在GACS中,螞蟻構(gòu)建的路徑部分來源于對(duì)之前迭代所得的優(yōu)秀路徑的遺傳,并通過變異減少蟻群構(gòu)建的路徑的相似性,降低算法停滯的概率。
b)變比例遺傳。變比例遺傳實(shí)現(xiàn)方式與定比例遺傳相同,不同的是為克服定比例遺傳的缺陷,在變比例遺傳中,p是一個(gè)變量。螞蟻從優(yōu)秀巡回路徑中繼承的部分路徑比例,隨著迭代次數(shù)的增加而增加。這樣,在迭代初期,當(dāng)前優(yōu)秀巡回路徑的質(zhì)量較差時(shí),螞蟻繼承的路徑比例被限制在一個(gè)較小的范圍內(nèi),以避免算法陷入一個(gè)局部最優(yōu)巡回路徑;而在迭代的后期,優(yōu)秀巡回路徑越來越接近全局最優(yōu)巡回路徑時(shí),螞蟻繼承的比例增加到一個(gè)較大的量上,以大幅減少螞蟻在構(gòu)建路徑上的時(shí)間消耗。
c)隨機(jī)比例遺傳。蟻群中的螞蟻從優(yōu)秀巡回路徑繼承隨機(jī)比例的部分路徑。在相同迭代中不同螞蟻繼承的部分路徑比例是隨機(jī)的。不同迭代中相同螞蟻繼承的部分路徑比例也是隨機(jī)的。隨機(jī)比例遺傳的實(shí)現(xiàn)方式如下:隨機(jī)從優(yōu)秀巡回路徑中選擇兩個(gè)城市節(jié)點(diǎn),將這兩個(gè)城市及這兩個(gè)城市之間的城市依次遺傳給當(dāng)前螞蟻。在理論上,隨機(jī)比例遺傳中的部分路徑遺傳比例是50%,因此其時(shí)間消耗近似于50%定比例遺傳。
在ACO算法中,螞蟻有兩種路徑構(gòu)建方式:a)串行構(gòu)建。在迭代中,螞蟻依次構(gòu)建完整的巡回路徑,即只有當(dāng)一個(gè)螞蟻構(gòu)建了完整的巡回路徑后,其后的螞蟻才開始路徑的構(gòu)建。b)并行構(gòu)建。在迭代中,蟻群中所有螞蟻同時(shí)開始路徑的構(gòu)建,并同時(shí)完成路徑的構(gòu)建。這兩種構(gòu)建方式對(duì)不存在局部信息素更新的ACO算法,如AS和MMAS(maxminantsystem)[10,11]是沒有區(qū)別的;但對(duì)于ACS,這兩種構(gòu)建方式存在差異。因?yàn)锳CS局部更新規(guī)則的存在,使用串行構(gòu)建方式時(shí),先構(gòu)建路徑的螞蟻會(huì)對(duì)其后構(gòu)建路徑的螞蟻路徑構(gòu)建存在影響;使用并行構(gòu)建方式時(shí),蟻群中的螞蟻互相影響彼此的路徑構(gòu)建。不過沒有資料顯示哪一種構(gòu)建方式更優(yōu)[2]。使用定比例遺傳和變比例遺傳時(shí),可以選用并行構(gòu)建或者串行構(gòu)建;但使用隨機(jī)比例遺傳時(shí),蟻群中的螞蟻繼承的路徑比例是隨機(jī)的,即螞蟻繼承的城市數(shù)量不一定相等。因此此時(shí)必須使用路徑的串行構(gòu)建方式。
路徑遺傳能有效提高算法效率,但是如果處理不當(dāng)容易造成算法停滯而得不到理想的結(jié)果。因此效仿GAs,將變異運(yùn)算引入GACS,將螞蟻構(gòu)建的路徑實(shí)行變異運(yùn)算。在GAs中,變異主要目的是防止因交叉操作帶來的染色體相似性而導(dǎo)致的種群收斂。它的變異一般是隨機(jī)的,即無論發(fā)生變異后的路徑是變優(yōu)還是變劣都將取代當(dāng)前路徑。在GACS中,只有當(dāng)前最優(yōu)巡回路徑的信息才通過全局信息素更新規(guī)則傳遞給其后構(gòu)建路徑的螞蟻。因此在GACS中,隨機(jī)變異是不合適的。因?yàn)榈貌坏礁鼉?yōu)秀的路徑的變異是無效的。在GACS中施行定向變異,即巡回路徑只向更短的路徑發(fā)生變異。變異算子選用2opt[12]變異。對(duì)n城市的巡回路徑tour的2opt變異的MATLAB語言實(shí)現(xiàn)原理如下:
由表2可知,含2opt變異的GACS的時(shí)間性能和優(yōu)化效果均優(yōu)于ACS。關(guān)于時(shí)間性能,對(duì)于Berlin52、Eil51和Rd100,在作相同次數(shù)迭代的情況下,GACS消耗的時(shí)間約為ACS的75%;關(guān)于優(yōu)化效果,如對(duì)于Rd100,在給定實(shí)驗(yàn)條件下,GACS在20次實(shí)驗(yàn)中有9次取得最優(yōu)巡回路徑,而ACS僅2次取得最優(yōu)巡回路徑。
4結(jié)束語
本文提出了具有遺傳特征的遺傳蟻群系統(tǒng)。該算法通過路徑的遺傳減少了螞蟻在構(gòu)建路徑上的時(shí)間消耗,并通過2opt變異運(yùn)算提高了解的質(zhì)量。在TSP上的仿真實(shí)驗(yàn)表明,該算法的時(shí)間性能和優(yōu)化效果均優(yōu)于蟻群系統(tǒng)。
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