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【ppt教学课件制作教程】样制作PPT教学课件

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【ppt教学课件制作教程】样制作PPT教学课件【--个人简历制作】

怎么样制作PPT教学课件呢?下面是收集的制作PPT教学课件的方法,希望对您有所帮助!

首页是一个课件等待正式上课前使用的一个页面,一般来说是一个欢迎页面,这里不需要太多的内容,但可以稍华丽一点,一幅优美的风景画或一幅符合主题的画面加上一段简洁的欢迎词、和一个按钮就差不多了。为了让等待的过程不至于太枯燥,可以设置让欢迎词动起来。另外由于这是一个等待的时间,最好能插上一段轻音乐或符合主题的其它音乐。但要设置完整,让音乐能一直播放,并且在开始上课时能自动停止。

课件的目录就像是一个导向牌,指向观众想去的地方,所以完整的目录至少应该具备:标题、导航条和退出按钮。

一般在课件中少不了文字这块内容,有时只有少数的几个作为注解,有时需要很多文字,在处理文字时要注意以下几点:

1、文字较少时可采用相对较大的字号,但不要让文字充斥整个屏幕,要留有一定的空间;比较少时可在空余的地方插入一些不太容易引人注意的图片或gif小动画。可采用"进入"或"移动"的手法。

2、文字较多时可考虑采用"移动"手法,但应注意①标题一般情况下不要随之移动。②如果文本比较长,不能缩到满屏显示时一定要把个文本移出屏幕。③在有图案作为背景时可考虑在屏幕的顶端和底端覆盖一个与两端一样的图案,放在文字上上一层,让文本的滚动有种出字幕的效果。④设置文本移动时,要么设置为重复移动,要么在文本移动结束后设置为自动切换到另一张幻灯片或目录,切忌留下一个只有按钮的空屏。

在处理图片这块内容时,可以运用大量的手法和手段。图片比较多时可采用进入、退出或移动等效果;比较少时可采用插入幻灯片、触发器等效果。但总的来说要符合课件的主题,如果是作为图片欣赏的话,建议采用移动、进入、退出等等动态效果比较好的手法,但是作为作品介绍的话,建议还是采用插入幻灯片或触发器的手法。

但是无论运用哪种手法都要注意以下一些问题:

1、结构、布局要合理。

2、图文混排时要注意重点突出,不要让陪衬的其它配件喧宾夺主,文字尽量不覆盖在图案上。

3、自定义动画设置要完整。

为课件插入影片通常在课件中插入影片有三种方法:

①直接播放视频这种播放方法是将事先准备好的视频文件作为电影文件直接插入到幻灯片中,该方法是最简单、最直观的一种方法,使用这种方法将视频文件插入到幻灯片中后,PowerPoint只提供简单的[暂停]和[继续播放]控制,而没有其他更多的操作按钮供选择。以下是具体的操作步骤:

1. 运行PowerPoint程序,打开需要插入视频文件的幻灯片。

2. 将鼠标移动到菜单栏中,单击其中的“插入”选项,从打开的下拉菜单中执行“插入影片文件”命令。

3.在随后弹出的文件选择对话框中,将事先准备好的视频文件选中,并单击[添加]按钮,这样就能将视频文件插入到幻灯片中了。

4. 用鼠标选中视频文件,并将它移动到合适的位置,然后根据屏幕的提示直接点选[播放]按钮来播放视频,或者选中自动播放方式。

5. 在播放过程中,可以将鼠标移动到视频窗口中,单击一下,视频就能暂停播放。如果想继续播放,再用鼠标单击一下即可。

②插入控件播放视频这种方法就是将视频文件作为控件插入

到幻灯片中的,然后通过修改控件属性,达到播放视频的目的。使用这种方法,有多种可供选择的操作按钮,播放进程可以完全自己控制,更加方便、灵活。该方法适合PowerPoint课件中图片、文字、视频

在同一页面的情况。

1. 运行PowerPoint程序,打开需要插入视频文件的幻灯片。

2.将鼠标移动到菜单栏,单击其中的“视图”选项,从打开的

下拉菜单中选中“控件工具箱”,再从下级菜单中选中[其他控件]

按钮。

3. 在随后打开的控件选项界面中,选择“Windows Media Player”选项,再将鼠标移动到PowerPoint的区域中,画出一个合适大小的

矩形区域,随后该区域就会自动变为Windows Media Player的播放

界面。

4. 用鼠标选中该播放界面,然后单击鼠标右键,从弹出的快捷菜单中选择“属性”命令,打开该媒体播放界面的“属性”窗口。

5. 在“属性”窗口中,在“File Name”设置项处正确输入需要插入到幻灯片中视频文件的详细路径及文件名。这样在打开幻灯片时,就能通过[播放]控制按钮来播放指定的视频了。

6. 为了让插入的视频文件更好地与幻灯片组织在一起,还可以修改“属性”设置界面中控制栏、播放滑块条以及视频属性栏的位置。

7. 在播放过程中,可以通过媒体播放器中的[播放]、[停止]、[暂停]和[调节音量]等按钮对视频进行控制。

③插入对象播放视频这种方法是将视频文件作为对象插入到

幻灯片中的,与以上两种方法不同的是,它可以随心所欲地选择实际需要播放的视频片段,然后再播放。实现步骤为:

1. 打开需要插入视频文件的幻灯片,单击“插入/对象”命令,打开“插入对象”对话框。

2. 选中“新建”选项后,再在对应的“对象类型”设置栏处选中“视频剪辑”选项,单击[确定]按钮(如图2)。

3. PowerPoint自动切换到视频属性设置状态,执行“插入剪辑/Windows视频”命令,将事先准备好的视频文件插入到幻灯片中。

4. 执行“/选项”命令,打开选项设置框,在其中设置视频是否需要循环播放,或者是播放结束后是否要倒退等,单击[确定]返回到视频属性设置界面。

5. 点选工具栏中的视频[入点]按钮和[出点]按钮,重新设置视频文件的播放起始点和结束点,从而达到随心所欲地选择需要播放视频片段的目的。

6. 用鼠标左键单击设置界面的空白区域,就可以退出视频设置的界面,从而返回到幻灯片的状态。还可以使用预览命令,检查视频的效果。

直接为课件配音。有时需要就课件内容进行配音讲解,当然可到电教室录制成配音文件,但如果经常要配,又觉得麻烦,这时你可以利用PowerPoint自己直接配音。

⑴计算机主机后面有许多插口,其中声卡有一个插口是"line in",将麦克风插头插x去。

⑵点击PowerPoint菜单栏上的"插入"--下拉菜单中的"影片与声音"--"录制声音",出现新的对话框,准备好后点击红点录音键,开始录音,录完后点击黑点停止键,预放确认无误,再取一个文件名(例如abc)后"确定"完成。

⑶在PowerPoint中找到需要配音的幻灯片和具体的画面动作,点击"幻灯片放映"--"自定义动画",打开新的对话框,在"效果"栏中打开第一个下拉菜单,选定动画方式,然后打开第二个下拉菜单,选取刚才录制保存的文件名(abc),最后"确定"完成整个设置。以后每当PowerPoint播放到该动画的时候,就会同时播放出你的配音了。

本文:

内容仅供参考

禁忌搜索算法浅析

禁忌搜索算法浅析 摘要:本文介绍了禁忌搜索算法的基本思想、算法流程及其实现的伪代码。禁忌搜索算法(Tabu Search或Taboo Search,简称TS算法)是一种全局性邻域搜索算法,可以有效地解决组合优化问题,引导算法跳出局部最优解,转向全局最优解的功能。 关键词:禁忌搜索算法;组合优化;近似算法;邻域搜索 1禁忌搜索算法概述 禁忌搜索算法(Tabu Search)是由美国科罗拉多州大学的Fred Glover教授在1986年左右提出来的,是一个用来跳出局部最优的搜寻方法。在解决最优问题上,一般区分为两种方式:一种是传统的方法,另一种方法则是一些启发式搜索算法。使用传统的方法,我们必须对每一个问题都去设计一套算法,相当不方便,缺乏广泛性,优点在于我们可以证明算法的正确性,我们可以保证找到的答案是最优的;而对于启发式算法,针对不同的问题,我们可以套用同一个架构来寻找答案,在这个过程中,我们只需要设计评价函数以及如何找到下一个可能解的函数等,所以启发式算法的广泛性比较高,但相对在准确度上就不一定能够达到最优,但是在实际问题中启发式算法那有着更广泛的应用。 禁忌搜索是一种亚启发式随机搜索算法,它从一个初始可行解出发,选择一系列的特定搜索方向(移动)作为试探,选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。为了避免陷入局部最优解,TS搜索中采用了一种灵活的“记忆”技术,对已经进行的优化过程进行记录和选择,指导下一步的搜索方向。 TS是人工智能的一种体现,是局部领域搜索的一种扩展。禁忌搜索是在领域搜索的基础上,通过设置禁忌表来禁忌一些已经历的操作,并利用藐视准则来奖励一些优良状态,其中涉及邻域(neighborhood)、禁忌表(tabu list)、禁忌长度(tabu 1ength)、候选解(candidate)、藐视准则(candidate)等影响禁忌搜索算法性能的关键因素。迄今为止,TS算法在组合优化、生产调度、机器学习、电路设计和神经网络等领域取得了很大的成功,近年来又在函数全局优化方面得到较多的研究,并大有发展的趋势。 2禁忌搜索算法的基本思想 禁忌搜索最重要的思想是标记对应已搜索的局部最优解的一些对象,并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些对象(而不是绝对禁止循环),从而保证对不同的有效搜索途径的探索,TS的禁忌策略尽量避免迂回搜索,它是一种确定性的局部极小突跳策略。 禁忌搜索是对局部邻域搜索的一种扩展,是一种全局逐步寻求最优算法。局部邻域搜索是基于贪婪思想持续地在当前解的邻域中进行搜索,虽然算法通用易实现,且容易理解,但搜索性能完全依赖于邻域结构和初解,尤其会陷入局部极小而无法保证全局优化型。 禁忌搜索算法中充分体现了集中和扩散两个策略,它的集中策略体现在局部搜索,即从一点出发,在这点的邻域内寻求更好的解,以达到局部最优解而结束,为了跳出局部最优解,扩散策略通过禁忌表的功能来实现。禁忌表中记下已经到达的某些信息,算法通过对禁

禁忌搜索算法评述(一)

禁忌搜索算法评述(一) 摘要:工程应用中存在大量的优化问题,对优化算法的研究是目前研究的热点之一。禁忌搜索算法作为一种新兴的智能搜索算法具有模拟人类智能的记忆机制,已被广泛应用于各类优化领域并取得了理想的效果。本文介绍了禁忌搜索算法的特点、应用领域、研究进展,概述了它的算法基本流程,评述了算法设计过程中的关键要点,最后探讨了禁忌搜索算法的研究方向和发展趋势。 关键词:禁忌搜索算法;优化;禁忌表;启发式;智能算法 1引言 工程领域内存在大量的优化问题,对于优化算法的研究一直是计算机领域内的一个热点问题。优化算法主要分为启发式算法和智能随机算法。启发式算法依赖对问题性质的认识,属于局部优化算法。智能随机算法不依赖问题的性质,按一定规则搜索解空间,直到搜索到近似优解或最优解,属于全局优化算法,其代表有遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、禁忌搜索算法等。禁忌搜索算法(TabuSearch,TS)最早是由Glover在1986年提出,它的实质是对局部邻域搜索的一种拓展。TS算法通过模拟人类智能的记忆机制,采用禁忌策略限制搜索过程陷入局部最优来避免迂回搜索。同时引入特赦(破禁)准则来释放一些被禁忌的优良状态,以保证搜索过程的有效性和多样性。TS算法是一种具有不同于遗传和模拟退火等算法特点的智能随机算法,可以克服搜索过程易于早熟收敛的缺陷而达到全局优化1]。 迄今为止,TS算法已经广泛应用于组合优化、机器学习、生产调度、函数优化、电路设计、路由优化、投资分析和神经网络等领域,并显示出极好的研究前景2~9,11~15]。目前关于TS 的研究主要分为对TS算法过程和关键步骤的改进,用TS改进已有优化算法和应用TS相关算法求解工程优化问题三个方面。 禁忌搜索提出了一种基于智能记忆的框架,在实际实现过程中可以根据问题的性质做有针对性的设计,本文在给出禁忌搜索基本流程的基础上,对如何设计算法中的关键步骤进行了有益的总结和分析。 2禁忌搜索算法的基本流程 TS算法一般流程描述1]: (1)设定算法参数,产生初始解x,置空禁忌表。 (2)判断是否满足终止条件?若是,则结束,并输出结果;否则,继续以下步骤。 (3)利用当前解x的邻域结构产生邻域解,并从中确定若干候选解。 (4)对候选解判断是否满足藐视准则?若成立,则用满足藐视准则的最佳状态y替代x成为新的当前解,并用y对应的禁忌对象替换最早进入禁忌表的禁忌对象,同时用y替换“bestsofar”状态,然后转步骤(6);否则,继续以下步骤。 (5)判断候选解对应的各对象的禁忌情况,选择候选解集中非禁忌对象对应的最佳状态为新的当前解,同时用与之对应的禁忌对象替换最早进入禁忌表的禁忌对象。 (6)转步骤(2)。 算法可用图1所示的流程图更为直观的描述。 3禁忌搜索算法中的关键设计 3.1编码及初始解的构造 禁忌搜索算法首先要对待求解的问题进行抽象,分析问题解的形式以形成编码。禁忌搜索的过程就是在解的编码空间里找出代表最优解或近似优解的编码串。编码串的设计方式有多种策略,主要根据待解问题的特征而定。二进制编码将问题的解用一个二进制串来表示2],十进制编码将问题的解用一个十进制串来表示3],实数编码将问题的解用一个实数来表示4],在某些组合优化问题中,还经常使用混合编码5]、0-1矩阵编码等。 禁忌搜索对初始解的依赖较大,好的初始解往往会提高最终的优化效果。初始解的构造可以

禁忌搜索和应用

目录 一、摘要 (2) 二、禁忌搜索简介 (2) 三、禁忌搜索的应用 (2) 1、现实情况 (2) 2、车辆路径问题的描述 (3) 3、算法思路 (3) 4、具体步骤 (3) 5、程序设计简介 (3) 6、算例分析 (4) 四、禁忌搜索算法的评述和展望 (4) 五、参考文献 (5)

禁忌搜索及应用 一、摘要 工程应用中存在大量的优化问题,对优化算法的研究是目前研究的热点之一。禁忌搜索算法作为一种新兴的智能搜索算法具有模拟人类智能的记忆机制,已被广泛应用于各类优化领域并取得了理想的效果。本文介绍了禁忌搜索算法的特点、应用领域、研究进展,概述了它的算法基本流程,评述了算法设计过程中的关键要点,最后探讨了禁忌搜索算法的研究方向和发展趋势。 二、禁忌搜索简介 禁忌搜索(Tabu Search或Taboo Search,简称TS)的思想最早由Glover(1986)提出,它是对局部领域搜索的一种扩展,是一种全局逐步寻优算法,是对人类智力过程的一种模拟。TS算法通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索,并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态,进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化。相对于模拟退火和遗传算法,TS是又一种搜索特点不同的meta-heuristic算法。 迄今为止,TS算法在组合优化、生产调度、机器学习、电路设计和神经网络等领域取得了很大的成功,近年来又在函数全局优化方面得到较多的研究,并大有发展的趋势。 禁忌搜索是人工智能的一种体现,是局部领域搜索的一种扩展。禁忌搜索最重要的思想是标记对应已搜索的局部最优解的一些对象,并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些对象(而不是绝对禁止循环),从而保证对不同的有效搜索途径的探索。禁忌搜索涉及到邻域(neighborhood)、禁忌表(tabu list)、禁忌长度(tabu length)、候选解(candidate)、藐视准则(aspiration criterion)等概念。 三、禁忌搜索的应用 禁忌搜索应用的领域多种多样,下面我们简单的介绍下基于禁忌搜索算法的车辆路径选择。 1、现实情况 物流配送过程的成本构成中,运输成本占到52%之多,如何安排运输车辆的行驶路径,使得配送车辆依照最短行驶路径或最短时间费用,在满足服务时间限制、车辆容量限制、行驶里程限制等约束条件下,依次服务于每个客户后返回起点,实现总运输成本的最小化,车辆路径问题正是基于这一需求而产生的。求解车辆路径问题(vehicle routing problem简记vrp)的方法分为精确算法与启发式算法,精确算法随问题规模的增大,时间复杂度与空间复杂度呈指数增长,且vrp问题属于np-hard问题,求解比较困难,因此启发式算法成为求解vrp问题的主要方法。禁忌搜索算法是启发式算法的一种,为求解vrp提供了新的工具。本文通过一种客户直接排列的解的表示方法,设计了一种求解车辆路径问题的新的禁忌搜索算法。 因此研究车辆路径问题,就是要研究如何安排运输车辆的行驶路线,使运输车辆依照最

禁忌搜索算法摘录

禁忌(Tabu Search)算法是一种亚启发式(meta-heuristic)随机搜索算法1,它从一个初始可行解出发,选择一系列的特定搜索方向(移动)作为试探,选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。为了避免陷入局部最优解,TS搜索中采用了一种灵活的“记忆”技术,对已经进行的优化过程进行记录和选择,指导下一步的搜索方向,这就是Tabu表的建立。 为了找到“全局最优解”,就不应该执着于某一个特定的区域。局部搜索的缺点就是太贪婪地对某一个局部区域以及其邻域搜索,导致一叶障目,不见泰山。禁忌搜索就是对于找到的一部分局部最优解,有意识地避开它(但不是完全隔绝),从而获得更多的搜索区间。兔子们找到了泰山,它们之中的一只就会留守在这里,其他的再去别的地方寻找。就这样,一大圈后,把找到的几个山峰一比较,珠穆朗玛峰脱颖而出。 当兔子们再寻找的时候,一般地会有意识地避开泰山,因为他们知道,这里已经找过,并且有一只兔子在那里看着了。这就是禁忌搜索 中“禁忌表(tabu list)”的含义。那只留在泰山的兔子一般不会就安家在那里了,它会在一定时间后重新回到找最高峰的大军,因为这个时候已经有了许多新的消息,泰山毕竟也有一个不错的高度,需要重新考虑,这个归队时间,在禁忌搜索里面叫做“禁忌长度(tabu length)”;如果在搜索的过程中,留守泰山的兔子还没有归队,但是找到的地方全是华北平原等比较低的地方,兔子们就不得不再次考虑选中泰山,也就是说,当一个没有兔子留守的地方优越性太突出,超过 了“best so far”的状态,就可以不顾及有没有兔子留守,都把这个地方考虑进来,这就叫“特赦准则(aspiration criterion)”。这三个概念是禁忌搜索和一般搜索准则最不同的地方,算法的优化也关键在这里。 伪码表达 procedure tabu search; begin initialize a string vc at random,clear up the tabu list; cur:=vc; repeat select a new string vn in the neighborhood of vc; if va>best_to_far then {va is a string in the tabu list} begin

禁忌搜索算法

无时限单向配送车辆优化调度问题的禁忌搜索算法无时限单向配送车辆优化调度问题,是指在制定配送路线时不考虑客户对货物送到(或取走)时间要求的纯送货(或纯取货)车辆调度问题。 无时限单向配送车辆优化调度问题可以描述为:从某配送中心用多台配送车辆向多个客户送货,每个客户的位置和需求量一定,每台配送车辆的载重量一定,其一次配送的最大行驶距离一定,要求合理安排车辆配送路线,使目标函数得到优化,并满足一下条件:(1)每条配送路径上各客户的需求量之和不超过配送车辆的载重量; (2)每条配送路径的长度不超过配送车辆一次配送的最大行驶距离; (3)每个客户的需求必须满足,且只能由一台配送车辆送货。 一、禁忌搜索算法的原理 禁忌搜索算法是解决组合优化问题的一种优化方法。该算法是局部搜索算法的推广,其特点是采用禁忌技术,即用一个禁忌表记录下已经到达过的局部最优点,在下一次搜索中,利用禁忌表中的信息不再或有选择地搜索这些点,以此来挑出局部最优点。 在禁忌搜索算法中,首先按照随机方法产生一个初始解作为当前解,然后在当前解的领域中搜索若干个解,取其中的最优解作为新的当前解。为了避免陷入局部最优解,这种优化方法允许一定的下山操作(使解的质量变差)。另外,为了避免对已搜索过的局部最优解的重复,禁忌搜索算法使用禁忌表记录已搜索的局部最优解的历史信息,这可在一定程度上使搜索过程避开局部极值点,从而开辟新的搜索区域。 二、算法要素的设计 1.禁忌对象的确定 禁忌对象是指禁忌表中被禁的那些变化元素。由于解状态的变化可以分为解的简单变化、解向量分量的变化和目标值变化三种情况,则在确定禁忌对象时也有相对应的三种禁忌情况。 一般来说,对解的简单变化进行禁忌比另两种的受禁范围要小,因此可能早能造成计算时间的增加,但其优点是提供了较大的搜索范围。 根据配送车辆优化调度问题的特点,可采用对解的简单变化进行禁忌的方法。举例进行说明:当解从x变化到y时,y可能是局部最优解,为了避开局部最优解,禁忌y这一解再度出现,可采用如下禁忌规则:当y的领域中有比它更优的解时,选择更优的解;当y为其领域的局部最优解时,不再选y,而选比y稍差的解。 2.禁忌长度的确定 禁忌长度是指被禁对象不允许被选取的迭代步数,一般是给被禁忌对象x一个数l(称为禁忌长度),要求x在l步迭代内被禁,在禁忌表中采用Tabu(x)=l记忆,每迭代一步,该指标做运算Tabu(x)=l-1,直到Tabu(x)=0时解禁。关于禁忌长度l的选取,可归纳为以下几种情况。 (1)l为常数,可取l=10、(n为领域中邻居的总个数)。这种规则容易在算法中实现。 (2)。此时,l是可以变化的数,其变化的依据是被禁对象的目标函数值和领域的结构。、是确定的数,确定的常用方法是根据问题的规模N,限定变化区间;也可以用领域中邻居的个数n确定变化区间。 禁忌长度的选取同实际问题和算法设计者的经验有紧密联系,同时它也会影响计算的复杂性,过短会造成循环的出现,过长又会造成计算时间的增加。 3.候选集合的确定 候选集合由领域中的邻居组成,常规的方法是从领域中选择若干个目标函数值或评价值最佳的邻居。

2013年数学建模第一题方法总结禁忌搜索算法

禁忌搜索算法 又名“tabu搜索算法” 为了找到“全局最优解”,就不应该执着于某一个特定的区域。局部搜索的缺点就是太贪婪地对某一个局部区域以及其邻域搜索,导致一叶障目,不见泰山。禁忌搜索就是对于找到的一部分局部最优解,有意识地避开它(但不是完全隔绝),从而获得更多的搜索区间。兔子们找到了泰山,它们之中的一只就会留守在这里,其他的再去别的地方寻找。就这样,一大圈后,把找到的几个山峰一比较,珠穆朗玛峰脱颖而出。 当兔子们再寻找的时候,一般地会有意识地避开泰山,因为他们知道,这里已经找过,并且有一只兔子在那里看着了。这就是禁忌搜索中“禁忌表(tabu list)”的含义。那只留在泰山的兔子一般不会就安家在那里了,它会在一定时间后重新回到找最高峰的大军,因为这个时候已经有了许多新的消息,泰山毕竟也有一个不错的高度,需要重新考虑,这个归队时间,在禁忌搜索里面叫做“禁忌长度(tabu length)”;如果在搜索的过程中,留守泰山的兔子还没有归队,但是找到的地方全是华北平原等比较低的地方,兔子们就不得不再次考虑选中泰山,也就是说,当一个有兔子留守的地方优越性太突出,超过了“best to far”的状态,就可以不顾及有没有兔子留守,都把这个地方考虑进来,这就叫“特赦准则(aspiration criterion)”。这三个概念是禁忌搜索和一般搜索准则最不同的地方,算法的优化也关键在这里。 伪码表达: procedure tabu search; begin initialize a string vc at random,clear up the tabu list; cur:=vc; repeat select a new string vn in the neighborhood of vc; if va>best_to_far then {va is a string in the tabu list} begin cur:=va; let va take place of the oldest string in the tabu list; best_to_far:=va; end else begin cur:=vn; let vn take place of the oldest string in the tabu list; end; until (termination-condition); end; 以上程序中有关键的几点:

禁忌搜索算法

禁忌搜索算法 2009210042 李同玲运筹学与控制论 搜索是人工智能的一个基本问题,一个问题的求解过程就是搜索。人工智能在各应用领域中,被广泛的使用。现在,搜索技术渗透在各种人工智能系统中,可以说没有哪一种人工智能的应用不用搜索方法。 禁忌搜索算法(Tabu Search或Taboo Search,简称TS)的思想最早由Glover (美国工程院院士,科罗拉多大学教授)在1977年提出,它是对局部邻域搜索的一种扩展,是一种全局邻域搜索算法,是人工智能的一种体现,是一种全局逐步寻优算法,是对人类智力过程的一种模拟。TS算法通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索,并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态,进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化。迄今为止,TS算法在组合优化、生产调度、机器学习、电路设计和神经网络等领域取得了很大的成功,近年来又在函数全局优化方面得到较多的研究,并大有发展的趋势。 1.1引言 1.1.1局部邻域搜索 局部邻域搜索是基于贪婪思想持续地在当前的邻域中进行搜索,虽然算法通用易实现,且容易理解,但其搜索性能完全依赖于邻域结构和初始解,尤其容易陷入局部极小而无法保证全局优化性。 局部搜索的算法可以描述为:

1、 选定一个初始可行解:0x ; 记录当前最优解0best x x =,()best T N x =; 2、 当\best T x =?时,或满足其他停止运算准则时,输出计算结果, 停止运算;否则,从T 中选一集合S ,得到S 中的最好解now x ;若()()now best f x f x <,则b e s t n o w x x =,()best T N x =;否则,\T T S =;重复2,继续搜索 这种邻域搜索方法容易实现理解,容易实现,而且具有很好的通用性,但是搜索结果完全依赖于初始解和邻域的结构,而且只能搜索到局部最优解。为了实现全局搜索,禁忌搜索采用允许接受劣解来逃离局部最优解。针对局部领域搜索,为了实现全局优化,可尝试的途径有:以可控性概率接受劣解来逃逸局部极小,如模拟退火算法;扩大领域搜索结构,如TSP 的2-opt 扩展到k-opt ;多点并行搜索,如进化计算;变结构领域搜索( Mladenovic et al,1997);另外,就是采用TS 的禁忌策略尽量避免迂回搜索,它是一种确定性的局部极小突跳策略。 1.1.2禁忌搜索算法的基本思想 禁忌搜索算法的基本思想就是在搜索过程中将近期的历史上的搜索过程存放在禁忌表(Tabu List )中,阻止算法重复进入,这样就有效地防止了搜索过程的循环。禁忌表模仿了人类的记忆功能,禁忌搜索因此得名,所以称它是一种智能优化算法。 具体的思路如下:禁忌搜索算法采用了邻域选优的搜索方法,为了能逃离局部最优解,算法必须能够接受劣解,也就是每一次迭代得到的解不必一定优于原来的解。但是。一旦接受了劣解,迭代就可能

论文-禁忌搜索算法

基于禁忌搜索算法的车辆路径选择 摘要:本文从VRP的提出背景与求解方法出发,阐释了禁忌搜索算法的原理与影响算法性能的关键因素,进而将禁忌搜索算法的思想运用于解决车辆路径问题,在VRP问题初始解的基础上,用禁忌搜索算法优化车辆配送路线,设计出直观且策略易于理解的客户直接排列的解的表示方法,最后将该算法用C语言实现并用于求解VRP问题,测试结果表明该算法可行且解的质量较高。 关键词:车辆路径问题;禁忌搜索;邻域;禁忌表 1.引言 物流配送过程的成本构成中,运输成本占到52%之多,如何安排运输车辆的行驶路径,使得配送车辆依照最短行驶路径或最短时间费用,在满足服务时间限制、车辆容量限制、行驶里程限制等约束条件下,依次服务于每个客户后返回起点,实现总运输成本的最小化,车辆路径问题正是基于这一需求而产生的。求解车辆路径问题(Vehicle Routing Problem简记VRP)的方法分为精确算法与启发式算法,精确算法随问题规模的增大,时间复杂度与空间复杂度呈指数增长,且VRP问题属于NP-hard问题,求解比较困难,因此启发式算法成为求解VRP问题的主要方法。禁忌搜索算法是启发式算法的一种,为求解VRP提供了新的工具。本文通过一种客户直接排列的解的表示方法,设计了一种求解车辆路径问题的新的禁忌搜索算法。 因此研究车辆路径问题,就是要研究如何安排运输车辆的行驶路线,使运输车辆依照最短的行驶路径或最短的时间费用,依次服务于每个客户后返回起点,总的运输成本实现最小。 2.车辆路径问题的禁忌搜索算法 2.1 车辆路径问题的描述 车辆路径问题的研究目标是对一系列送货点或取货点,确定适当的配送车辆行驶路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等)下,达到一定的目标(如路程最短、费用最小、时间尽量少、使用车辆尽量少等)。参见下图2.1所示:其中0表示配送中心,1~8表示客户编号。 图2.1 车辆路径问题 在本文中为使得问题易于理解,将该问题描述为:有一定数量的客户,各自有不同数量的货物需求,且每个客户的位置和需求量一定,一个物流中心提供这些货物,并有一个车队负责分送货物,每台配送车辆的载重量一定,这里假设车辆的型号一致,即最大载重量和最远行驶里程数相同,要求合理安排车辆配送路线,使配送总路程最短,同时得满足一定的约

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