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如何用随机方法求解组合优化问题（七）

来源：博客园

模拟退火算法应用举例

这是一篇笔记，是对于B站up主马少平的视频（第四篇 如何用随机方法求解组合优化问题（七））的学习与记录。


(资料图片仅供参考)

旅行商问题

一个商人要访问 \(n\) 个城市，每个城市访问一次，并且只能访问一次，最后再回到出发城市。问如何规划才能使得行走的路径长度最短。

旅行商问题的解空间非常大，难以使用穷举法进行求解。

  • 10城市：\(10!=3628800\)
  • 20城市：\(20!\approx 2.43\times 10^{18}\)

在已知模拟退火算法的基本框架，以及需要确定的参数的情况下，为了解决实际问题，我们需要将实际问题，转换并抽离出我们需要的参数。

指标函数

\[f(\pi_1,\cdots,\pi_n)=\sum\limits_{i=1}^nd_{\pi_i\pi_{i+1}}\quad\quad \pi_{n+1}=\pi_1\]

其中 \((\pi_1,\cdots,\pi_n)\) 是表示路径的序列，\(\pi_i\) 表示第 \(i\) 个访问的城市，\(d_{\pi_i\pi_i+1}\) 是路径中相邻两个城市的距离。

新解的产生

逆序交换法
  • 当前解
\[(\pi_1,\cdots,\pi_u,\pi_{u+1},\cdots,\pi_{v-1},\pi_v,\cdots,\pi_n)\quad\quad u\ge0,v\le n+1\]
  • 交换后
\[(\pi_1,\cdots,\pi_u,\pi_{v-1},\cdots,\pi_{u+1},\pi_v,\cdots,\pi_n)\quad\quad u\ge0,v\le n+1\]

即 \(\pi_u\) 和 \(\pi_v\) 这两个城市之间的路径进行逆序， \(\pi_u\) 和 \(\pi_v\) 不变。

指标函数差

当新解是较好的解时，百分之百接受；当新解是较差的解时，则按概率接受：

\[P_{i\Rightarrow j}(t)=e^{-\frac{f(j)-f(i)}{t}}=e^{-\frac{\Delta f}{t}}\]

为了计算接受概率，需要先计算指标函数差 \(f(j)-f(i)\)。

需要注意的是，这里并不需要完全计算出两个解的总路径长度再做差。

由于我们使用的是逆序交换法，两个解之间的差别只存在于逆序区间的交界处。

当前解：\((\pi_1,\cdots,\pi_u,\pi_{u+1},\cdots,\pi_{v-1},\pi_v,\cdots,\pi_n)\)

交换后：\((\pi_1,\cdots,\pi_u,\pi_{v-1},\cdots,\pi_{u+1},\pi_v,\cdots,\pi_n)\)

因此，有：

\[\begin{align*}\Delta f&= f(j) - f(i)\\&=(d_{\pi_u\pi_{v-1}}+d_{\pi_{u+1}\pi_v})-(d_{\pi_u\pi_{u+1}}+d_{\pi_{v-1}\pi_v})\end{align*}\]

故从解 \(i\) 到解 \(j\) 的接受概率：

\[P_{i\Rightarrow j}(t)=\begin{cases}1 & if \ \Delta f\le 0 \\e^{-\frac{\Delta f}{t}} & else\end{cases}\]

参数确定

  • 初始温度：\(t_0=200\)
  • 温度衰减系数：\(\alpha=0.95\)，\(t_{k+1}=\alpha t_k\)
  • 每个温度下的迭代次数：\(100n\)，\(n\) 为城市数
  • 算法结束条件：无变化控制法（相邻两个温度下结果相等）

代码实现

测试数据

这里提供了 10 个城市的 xy 坐标。

A 0.4000 0.4439B 0.2439 0.1463C 0.1707 0.2293D 0.2293 0.7610E 0.5171 0.9414F 0.8732 0.6536G 0.6878 0.5219H 0.8488 0.3609I 0.6683 0.2536J 0.6195 0.2634

City class

定义 City类，方便后续操作。

class City:    def __init__(self, name: str, x: float, y: float):        self.name = name        self.x = x        self.y = y    def __repr__(self):        return f"{self.name} {self.x} {self.y}"    def __str__(self):        return f"{self.name} {self.x} {self.y}"    def distance(self, other: "City"):        d = ((self.x - other.x)*(self.x - other.x)             + (self.y - other.y)*(self.y - other.y))**0.5        return d

读取数据

假设上面的测试数据保存在10.txt文件中。这里用一个函数来读取文件数据，并转换为 City列表。

def read_data(path: str):    data: list[City] = []    with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:        for line in f.readlines():            information = line.replace("\n", "").split(" ")            data.append(City(name=information[0], x=float(information[1]), y=float(information[2])))    return data

生成随机序列

为了随机地生成一个初始解，使用一个数值列表表示旅行商的城市访问顺序：

def gen_random_seq(length: int)->list[int]:    sequence = list(range(length))    random.shuffle(sequence)    return sequence

实现对序列片段的逆序交换

为了生成邻居解，需要实现逆序交换，函数需要传入：原序列、逆序区间的起始下标、结束下标。

def reverse_seq(sequence: list[int], start_idx: int, end_idx: int)->list[int]:    assert start_idx <= end_idx    i = start_idx    j = end_idx    while i

生成邻居解

根据传入的原序列，使用逆序交换法生成邻居解，逆序区间是随机的。

这里生成两个端点a，b之后，进行逆序，但是逆序操作并不包含这两个端点。

因为类似于[0,...,9]和[9,...,0]这两个序列在旅行商问题中是一样的，路线是首尾相接的环。

def gen_near_seq(sequence:list[int])->(list[int], int, int):    n = len(sequence)    a = math.floor(random.random()*n)    b = math.floor(random.random()*n)    start_idx, end_idx = (a, b) if a 1:        start_idx += 1        end_idx -= 1    return reverse_seq(sequence, start_idx, end_idx), start_idx, end_idx

指标函数

根据序列和城市列表，计算路径的总长度。

def valuate(sequence: list[int], cities: list[City])->float:    total: float = 0    length = len(cities)    for idx in range(length):        curr_city = cities[sequence[idx]]        next_city = cities[sequence[(idx+1)%length]]        d = curr_city.distance(next_city)        total += d    return total

最终实现

根据上面已经编写好的函数，开始结合算法解决问题。

数据读取
# 文件的路径根据实际情况进行填写cities = read_data("./dataset/10.txt")
超参数设置
# 初始温度t = 200# 温度递减速率alpha = 0.95# 问题规模（10个城市）n = 10# 同一温度的迭代次数iteration_times = 100 * n
生成随机序列

随机地生成当前的序列和它的指标：curr_seq和curr_val；

初始化最优解的序列和指标：best_seq和best_val.

curr_seq: list[int] = gen_random_seq(n)curr_val: float = valuate(curr_seq, cities)best_seq: list[int] = list()best_val: float = float("inf")
内外循环
while curr_val != best_val:    i = 0    while i < iteration_times:        i += 1        # 生成相邻解        new_seq, start_idx, end_idx = gen_near_seq(curr_seq)        new_val = valuate(new_seq, cities)        # 是否接受解        if new_val <= curr_val:            curr_seq, curr_val = new_seq, new_val        else:            if random.random() < math.e ** ((curr_val - new_val) / t):                curr_seq, curr_val = new_seq, new_val        # 记录当前温度的最优解        if curr_val < best_val:            best_seq, best_val = curr_seq, curr_val    t *= alpha

运行结果与相关图像

上述 10 个城市的案例，最终结果为

best_val: 2.6906706370094136

通过在上面代码的循环中嵌入“导出数据到csv文件”的操作（这里没有给出代码），然后结合pandas和matplotlib等库，可以绘制出下面图像：

这个图像的横坐标是迭代次数，纵坐标是指标（即路径长度）。

上图的横坐标数据中，每一个温度记录10000个数据，直到最终满足外循环的结束条件。

可以看到，随着温度的下降，波动在变小，并最终收敛到最优解。

前段区间的波动一致，是因为指标本身存在上下界，即十个城市的坐标确认后，最优解和最差解是固定的。

通过减少数据导出频率（提高运行速度），并且将温度的数值进行等比例缩小。将温度和指标绘制到下面这幅图：

可以更直观地看出温度和指标波动的关系。

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