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混沌優(yōu)化算法在TSP問題的應(yīng)用

2016-12-17 13:07桂傳志
科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2016年21期
關(guān)鍵詞:優(yōu)化算法混沌

桂傳志

摘 要:混沌是非線性系統(tǒng)所產(chǎn)生的類似隨機的運動,研究表明混沌序列具有隨機性、遍歷性等特點。由于混沌序列的隨機性、遍歷性等特點,可將其應(yīng)用在TSP問題的應(yīng)用上。多數(shù)文章產(chǎn)生混沌序列采用Logistic映射,由于Logistic映射所產(chǎn)生的混沌序列很不均勻,該文采用邏輯自映射來產(chǎn)生混沌序列,大大提高了優(yōu)化運算的時間。

關(guān)鍵詞:混沌 優(yōu)化算法 TSP問題 Logistic映射

中圖分類號:TP18 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2016)07(c)-0074-02

TSP問題即旅行商問題,它求解的是旅行者經(jīng)過N個城市且僅一次并回到原處總的最小行程。該文章通過邏輯自映射所產(chǎn)生的混沌序列來編程求解20個城市的TSP問題,得到了TSP問題的最優(yōu)解。

自李兵等將混沌序列引入優(yōu)化算法,成功地解決了優(yōu)化算法收斂于局部極值的問題,優(yōu)化算法取得了較大的進展。近年來,利用混沌序列進行優(yōu)化搜索的研究也取得了一定的成就。為提高搜索效率,張彤等提出變尺度混沌優(yōu)化算法,通過變尺度不斷地縮小搜索范圍,提高了搜索精度,加快了搜索速度。高鷹等把混沌優(yōu)化算法思想引入粒子群算法,通過對粒子群進行尋優(yōu),從而使粒子群的進化速度加快。文章在前人的研究基礎(chǔ)上,將混沌優(yōu)化算法應(yīng)用于解決TSP問題。

1 混沌序列

混沌序列具有遍歷性、隨機性、“規(guī)律性”等特點,是對初始值敏感的一種復(fù)雜序列。由于混沌序列的遍歷性,使得混沌搜索可以跳出局部最優(yōu)點,從而達(dá)到全局最優(yōu)點?;煦缧蛄械漠a(chǎn)生方法有Logestic映射、立方映射、邏輯自映射等方法。其表達(dá)式分別如下:

2 不同映射產(chǎn)生的混沌序列比較

對于Logestic映射,對隨機取一初值,,Logestic映射所產(chǎn)生的混沌序列具有很好的遍歷性,但是在用Logestic映射尋優(yōu)的過程中,因為Logestic映射所產(chǎn)生的混沌序列具有遍歷性不均勻的特點,使得尋優(yōu)速度比較緩慢。

而立方映射和邏輯自映射所產(chǎn)生的混沌序列也具有很好的遍歷性,立方映射、邏輯自映射所產(chǎn)生的混沌序列的遍歷性要更加均勻,從而使得尋優(yōu)的速度加快。各種映射所產(chǎn)生的混沌序列如圖1所示。

衡量混沌性質(zhì)的一個重要指標(biāo)是李亞普諾夫指數(shù),從李亞普諾夫指數(shù)也可以看出Logestic映射的混沌特性較其他映射更不明顯。通過實驗的方法得到各種映射所產(chǎn)生的混沌序列的均勻性是不一樣的,其分布情況見表1。

3 TSP問題概述

TSP問題,即Travelling Salesman Problem,又被稱為推銷員問題,是數(shù)學(xué)領(lǐng)域中著名的N-P問題之一。假設(shè)有一個旅行商要去拜訪n個城市,他必須選擇所要走的路徑,路徑的限制是每個城市只能經(jīng)過一次而且必須經(jīng)過一次,并且最后要回到原來出發(fā)的城市。路徑的選擇目標(biāo)是要求得到的路徑路程為所有路徑之中的最小值。

建立TSP問題解決模型的方法很多,文中采用矩陣的方法。在表2的方陣中,ABCDE表示城市名稱,矩陣的值為0表示在旅行時,兩個城市沒有直接經(jīng)過;矩陣的值為1表示在旅行時,兩個城市直接經(jīng)過。為保證旅行過程中,每個城市僅經(jīng)過一次,則要求矩陣的每行每列有且僅有一個1,其余均為0。表示經(jīng)過的城市路徑為A-E-D-C-B-A。

第二步:選擇兩個混沌序列初值(不相等),即和,其值不相等,且在(-1,1)范圍之內(nèi)。

第三步:將表示TSP問題的矩陣轉(zhuǎn)化為單位陣,求出此時的TSP問題的解,將其設(shè)為最優(yōu)解。

第四步:利用邏輯自映射函數(shù)產(chǎn)生兩個混沌序列。并將其乘以城市數(shù),然后取整,得到i和j。若i和j相等,重復(fù)第四步。

第五步:將表示TSP問題的矩陣的i和j行進行交換操作。

第六步:計算此時的解,如果則。

第七步:達(dá)到循環(huán)次數(shù),結(jié)束;否則,返回第四步。

4 仿真結(jié)果

文章采用電腦隨機產(chǎn)生20城市坐標(biāo),然后對這20城市進行TSP問題求解。這20城市的其坐標(biāo)值為:16,65;11,100;68,2;58,10;10,80;28,5;30,38;30,95;98,40;28,16;41,41;71,33;63,21;19,58;8,46;91,26;79,38;29,92;63,63;43,10。

通過仿真,求得結(jié)果如圖2,其最短路徑的距離為561.37。

參考文獻

[1] 李兵,蔣慰孫.混沌優(yōu)化方法及其應(yīng)用[J].控制理論與應(yīng)用,1997,14(4):613-615.

[2] 張彤,王宏偉,王子才.變尺度混沌優(yōu)化方法及其應(yīng)用[J].控制與決策,1999,14(3):285-288.

[3] 高鷹,謝勝利.混沌粒子群優(yōu)化算法[J].計算機科學(xué),2004, 31(8):13-15.

[4] 洪蕾.粒子群及人工魚群算法優(yōu)化研究[J].軟件,2014(8):83-86.

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