领域搜索算法 是什么 和遗传算法模拟退火算法禁忌搜索算法模糊优化 算法微粒群算法关系

Posted 2021-10-24 软件工程小施同学

邻域搜索算法作为一种简单高效的局部优化算法，该算法首先构建一个初 始解ｉ，然后利用邻域搜索规则在初始解ｉ的邻域中持续地寻找比它质量更好的解，如果能找到这样的解，则以之代替解ｉ成为新的当前解，否则，则仍将ｉ作为当前解，重复上述过程直到寻找到质量更优的解，如果满足规定的终止条件或者在邻域内搜索不到更优的解则终止算法迭代，以当前解作为最终解。

传统的邻域搜索算法没有跳出局部极值的能力，所以由此算法得到的解一般多为局部最优解。如何使邻域算法具备跳出局部最优解的能力而获得全局最优解是设计改进算法的一个侧重点。此算法解的优劣在很大程度上取决于构建的初 始解的质量以及邻域函数的选择。

邻域搜索算法包括有遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、模糊优化 算法、微粒群算法以及基于它们的混合算法都在传统邻域搜索算法的基础上进行了改进，其中遗传算法和微粒群算法的搜索方式属于并行搜索，即每次迭代都会同时优化若干个候选解，时间和空间复杂度比较大。模拟退火算法和禁忌 搜索算法的搜索方式属于串行搜索，即每次迭代始终只有一个解参与优化，与 并行搜索相比虽然处理简单，但搜索效率较差。