智能优化算法作业

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1、智能优化算法第三次作业一MA与TA,SA的区别MA算法提出的是一种框架、是一个概念,在这个框架下,采用不同的搜索策略可以构成不同的文化基因算法,如可采用SA。TA算法是由Dueck和Scheuer提出的一种SA算法的变形,两者的区别仅在于TA采取预先设置门槛而不是以Metropolis准则的方式接受领域移动,由于TA方法无需计算接受概率,计算速度较SA大大加快。二工人指派问题n个工作可以由n个工人分别完成。工人i完成工作j的时间为dij，问如何安排可是总的工作时间达到最小。试按SA算法设计一个求解该问题的算法（包括状态表达，领域定义，算法步骤），并利用计算机语言实现

2、设计的算法。解：1.设共有四个工作，四个工人，每个工人完成每个工作所需要的时间如下表所示：工作工人1234需要工作量1109871234561321121443561需要工人量11111求使minz=i=1nj=1ndijxiji=1nxij=1，j=1,2,3,4j=1nxij=1，i=1,2,3,4xij=0或1注：由于每个工人只能有其中一个工作，每个工作只需要一个工人。2-1-3-4表示第i（i=1,2,3,4）个工人分别做第2,1,3,4个工作。2.算法设计编码方式：顺序编码初始解的产生：随机产生领域移动方式：2-opt初始温度：T0=100终止温度：Tf

3、=60降温函数：Tk+1=TK-∆T,∆T=20内循环次数：n(Tk)=33.算法步骤：Step1：选定初始点为i=1-2-3-4，初始温度T0=100，Tf=60；迭代指标k=0，Tk=T0；令最好解为min=f（i）。Step2：由2-opt随机产生一个领域解j，计算目标是∆f=f（j）-f（i）。Step3：若∆f<0令i=j；否则随机产生ε∈U（0,1），若exp（-∆f/Tk）>ε,则令i=j；若∆f<0,令min=f（j）。Step4：若达到内循环次数3，转step5；否则转step2。Step5：k=k+1，更新Tk，若Tk

4、tep2。Step6：输出最好解min与对应的编码。程序：usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;namespaceConsoleApplication1{classProgram{staticvoidMain(string[]args){int[,]arr1=newint[,]{{10,9,8,7},{3,4,5,6},{2,1,1,2},{4,3,5,6}};intT0=100;intTf=60;inttt=20;intTk=T0;int[]ai=

5、newint[4]{1,2,3,4};inta,b,c,d;a=arr1[ai[0]-1,0];b=arr1[ai[1]-1,1];c=arr1[ai[2]-1,2];d=arr1[ai[3]-1,3];intmin=a+b+c+d;//先定义初始条件bb:if(Tk>=Tf)gotoaa;elsegotocc;aa:for(inti=0;i<3;i++){intnum1=newRandom().Next(1,3);intaaa=num1;intnum2=newRandom().Next(2,4);intbbb=num2;swap(refai[aaa-1],refa

6、i[bbb-1]);//随机产生ja=arr1[ai[0]-1,0];b=arr1[ai[1]-1,1];c=arr1[ai[2]-1,2];d=arr1[ai[3]-1,3];intminn=a+b+c+d;intkk=minn-min;if(kk<0)min=minn;elseif(kk>0){System.DateTimecurrentTime=newSystem.DateTime();currentTime=System.DateTime.Now;intfen=currentTime.Minute;doubles=fen*1000;s=2045*s+1;s=

7、s%1048576;doublet=s/1048576;if(Math.Exp(-kk/Tk)>t){}else{swap(refai[aaa-1],refai[bbb-1]);}}Tk=Tk-tt;gotobb;}cc:Console.WriteLine(min);Console.Read();for(intii=0;ii<4;ii++){Console.WriteLine(ai[ii]);Console.Read();}}staticvoidswap(refinta,refintb){intt=a;a=b;b=t;}}}运行结果如图所示，最少时间为19个小时