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      二次分配問(wèn)題的布谷鳥(niǎo)搜索算法

      2015-09-27 02:35:33許秋艷
      現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2015年26期
      關(guān)鍵詞:布谷鳥(niǎo)搜索算法算例

      許秋艷

      (鹽城工學(xué)院信息工程學(xué)院,鹽城 224051)

      二次分配問(wèn)題的布谷鳥(niǎo)搜索算法

      許秋艷

      (鹽城工學(xué)院信息工程學(xué)院,鹽城224051)

      1 二次分配問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型

      二次分配問(wèn)題(Quadratic Assignment Problem,QAP)最早由Koopmans和Beckmann在1957年提出[1],是一種典型的組合優(yōu)化難題。QAP通??梢悦枋鰹椋航o定n個(gè)設(shè)施和n個(gè)地點(diǎn),各個(gè)地點(diǎn)之間的距離矩陣為D= [dij]n×n,各個(gè)設(shè)施之間的運(yùn)輸量矩陣為F=[fij]n×n,設(shè)施i建在地點(diǎn)k,且設(shè)施j建在地點(diǎn)l所產(chǎn)生的費(fèi)用為fijdkl。現(xiàn)要將這n個(gè)設(shè)施建造在這n個(gè)地點(diǎn)上,給每個(gè)設(shè)施分配一個(gè)位置,使得總費(fèi)用最低[2]:

      其中,π是所有分配方案的集合,p(i)表示設(shè)施i被分配的地點(diǎn)。QAP的目標(biāo)是找到一個(gè)排列p={p1,p2,…,pn},使得總費(fèi)用最少。

      自提出以來(lái),二次分配問(wèn)題已經(jīng)廣泛用于許多問(wèn)題的研究中,例如,工廠位置選址、集成電路布線、作業(yè)調(diào)度、打字機(jī)鍵盤(pán)設(shè)計(jì)和接力賽跑排序等[3]。目前,用于求解QAP的傳統(tǒng)算法有分支定界法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法和割平面法等;現(xiàn)代啟發(fā)式算法有遺傳算法、模擬退火算法、蟻群算法和粒子群算法等。這些算法為求解QAP提供了思路,但由于自身搜索機(jī)制的限制,還不能完全有效求解QAP。當(dāng)前,如何設(shè)計(jì)求解QAP的算法仍然是一個(gè)開(kāi)放式的問(wèn)題。布谷鳥(niǎo)搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,CSA)是一種新型現(xiàn)代啟發(fā)式算法,由Yang 和Deb在2009年提出[4]。CSA具有參數(shù)少,易于編程實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化性能好等特點(diǎn),本文將CSA用于對(duì)QAP問(wèn)題的求解,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文所給算法的可行性和有效性。

      2 二次分配問(wèn)題的布谷鳥(niǎo)搜索算法

      CSA源于對(duì)布谷鳥(niǎo)寄生育雛行為和鳥(niǎo)類的萊維飛行行為的模擬,算法的偽代碼如圖1所示,具體原理請(qǐng)參考文獻(xiàn)[5]。在求解連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題時(shí),CSA表現(xiàn)出良好的搜索性能。為充分發(fā)揮CSA求解連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題的優(yōu)勢(shì),在求解QAP時(shí),算法的搜索空間仍定義在連續(xù)空間,且搜索范圍限制在[0,1]之間。為將CSA的搜索空間和QAP的解空間相對(duì)應(yīng),定義如下的映射。以規(guī)模為5的QAP為例,假設(shè)CSA產(chǎn)生的一個(gè)解為[0.8147,0.9058,0.1270,0.9134,0.6324],對(duì)解分量進(jìn)行排序,每個(gè)分量對(duì)應(yīng)的排序號(hào)為[3,5,1,2,4],即第1個(gè)設(shè)施被分配在第3個(gè)地點(diǎn),第2個(gè)設(shè)施被分配在第5個(gè)地點(diǎn),第3個(gè)設(shè)施被分配在第1個(gè)地點(diǎn),第4個(gè)設(shè)施被分配在第2個(gè)地點(diǎn),第5個(gè)設(shè)施被分配在第4個(gè)地點(diǎn)。

      布谷鳥(niǎo)搜索算法的偽代碼[5]:

      3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)

      為測(cè)試本文算法的優(yōu)化性能,采用QAP兩個(gè)典型算例進(jìn)行驗(yàn)證。

      算例1

      算例2

      利用本文算法計(jì)算這兩個(gè)QAP算例的函數(shù)值分別為2250和1652,對(duì)應(yīng)的排列分別為 [2,1,4,3]和[3,10,11,2,12,5,6,7,8,1,4,9]。經(jīng)驗(yàn)證,這兩個(gè)計(jì)算結(jié)果已經(jīng)達(dá)到已知的最優(yōu)解,從而說(shuō)明本文算法在處理二次分配問(wèn)題的優(yōu)勢(shì)。

      4 結(jié)語(yǔ)

      為求解二次分配問(wèn)題,本文給出了基于布谷鳥(niǎo)搜索算法的求解方法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出算法的可行性和有效性,將算法用于圖著色問(wèn)題是進(jìn)一步的研究方向。

      [1]Koopmans T C,Beckmann M J.Assignment problems and the location of economic activities[J].Econometrica,1957,25(1):53-76.

      [2]馬良,朱剛,寧愛(ài)兵.蟻群優(yōu)化算法[M].北京:科學(xué)出版社,2010.

      [3]張惠珍,馬良,王洪剛.二次分配問(wèn)題及其研究進(jìn)展(I)[J].科技通報(bào),2010,26(6):801-805,816.

      [4]Yang X,Deb S.Cuckoo search via levy flights[C].World Congress on Nature&Biologically Inspired Computing.Piscataway:IEEE Publications,2009:210-214.

      [5]Yang X S,Deb S.Engineering optimization by cuckoo search[J].International Journal of Mathematical Modeling and Numerical Optimization,2010,1(4):330-343.

      Quadratic Assignment Problem;Cuckoo Search Algorithm;Combinatorial Optimization

      Cuckoo Search Algorithm for Quadratic Assignment Problem

      XU Qiu-yan

      (School of Information Engineering,Yancheng Institute of Technology,Yancheng 224051)

      1007-1423(2015)26-0049-03

      10.3969/j.issn.1007-1423.2015.26.013

      許秋艷(1981-),女,講師,從事領(lǐng)域?yàn)樗惴ㄔO(shè)計(jì)及其應(yīng)用

      2015-06-25

      2015-09-10

      二次分配問(wèn)題是一種典型的組合優(yōu)化難題。該問(wèn)題由于目標(biāo)函數(shù)的非線性而使得問(wèn)題的求解異常復(fù)雜。為求解二次分配問(wèn)題,設(shè)計(jì)基于布谷鳥(niǎo)搜索算法的優(yōu)化方法。布谷鳥(niǎo)搜索算法是一種新型現(xiàn)代啟發(fā)式算法,具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單和易于編程等特點(diǎn)。針對(duì)二次分配問(wèn)題的特點(diǎn),給出算法的實(shí)現(xiàn)流程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法的可行性和有效性。

      二次分配問(wèn)題;布谷鳥(niǎo)搜索算法;組合優(yōu)化

      Quadratic Assignment Problem(QAP)is a typical hard problem in combinatorial optimization.It is hard to solve QAP because of its nonlinear objective function.To solve QAP,proposes a method based on Cuckoo Search Algorithm(CSA).CSA is a novel metaheuristic which is simple and easy to program.According the features of QAP,shows the algorithm procedure.The results demonstrate that the presented method is feasible and effective.

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