禁忌搜索算法matlab

① 模式识别与智能计算 matlab技术实现 怎么运行

《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现（第3版）》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测度，基于概率统计的贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器设计，粗糙集分类器设计，聚类分析，模糊聚类分析，禁忌搜索算法聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。
《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现（第3版）》内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。

② 禁忌搜索算法的主要思想和特征

禁忌算法是一种亚启发式随机搜索算法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。 禁忌搜索是对人类思维过程本身的一种模拟，它通过对一些局部最优解的禁忌（也可以说是记忆）达到接纳一部分较差解，从而跳出局部搜索的目的.

③ 禁忌搜索解决任务分配问题（matlab)

function main()
clear
taskNum = 50;
machNum = 8;
densityV = [0.2]%,0.5,0.8];
ccrV = [0.5]%,1,2];
saSHH = [];
SAtimeHH = [];
for density = densityV
for ccr = ccrV
[ETC,adjMatrix,memReq,memCap] = instance(taskNum,machNum,ccr,density); %% taskH,machH,ccr,density,type
SAresultHH = [];
tSAHH = [];
for iter = 1:5
SAStart = cputime;
[SACost,IteratorSolution] = SA(ETC,adjMatrix,memReq,memCap);
SAresultHH = [SAresultHH,SACost];
SAtime = cputime - SAStart;
tSAHH = [tSAHH,SAtime];

end
saSHH = [saSHH;SAresultHH];
SAtimeHH = [SAtimeHH;tSAHH];
end
end
meanSAsHH = mean(saSHH')

stdSAsHH = std(saSHH')

meanSAtHH = mean(SAtimeHH')

col_sa = length(IteratorSolution);
plot(1:col_sa,IteratorSolution,'-x','linewidth',1.0);
xlabel('Evaluation number');
ylabel('Fitness value');
legend('SA');

function [bestCost,IteratorSolution] = SA(ETC,adjMatrix,memReq,memCap,speed,machRelia,linkRelia)
[taskNum,machNum] = size(ETC);
S = randint(1,taskNum,[1,machNum]); %initial the s randomly
T = IniTemp(S,ETC,adjMatrix,memReq,memCap); %initial the temprature
% Tlow = IniTemp(S,ETC,adjMatrix,memReq,memCap,0.50001);
[cost,memLoad] = calcCost(S,ETC,adjMatrix,memReq,memCap);
Alpha = 0.9; %the value of Alpha
Bita = 1.05; %the value of Bita
Nrep = taskNum * machNum; %the count of inner loop
IteratorSolution = []; %record the change among the loop
bestS = S;
bestCost = cost;
deadline1 = 0; %the count of the outer loop
while deadline1 <= 20
findBest = 0;
iter = 1;
deadline2 = 0;
while (iter <= Nrep)
triS = S;
triCost = cost;
t = fix(1 + rand * taskNum);
p = triS(t);
q = fix(1 + rand * machNum);
while p == q
q = fix(1 + rand * machNum);
end
triS(t) = q;
triCost = triCost - ETC(t,p) + ETC(t,q);
adjTask = find(adjMatrix(t,:));
for k = adjTask %alter communication cost
switch triS(k)
case q
triCost = triCost - adjMatrix(t,k);
case p
triCost = triCost + adjMatrix(t,k);
end
end
if (memLoad(p) > memCap(p)) %calculate violation
if (memLoad(p) - memReq(t)) <= memCap(p)
triCost = triCost - (memLoad(p) - memCap(p));
else
triCost = triCost - memReq(t);
end
end
% there exists no memory violation before migration
if (memLoad(q) + memReq(t)) > memCap(q)
if memLoad(q) <= memCap(q)
triCost = triCost + (memLoad(q) + memReq(t) - memCap(q));
else % there exists memory violation before migration
triCost = triCost + memReq(t);
end
end
Dita = triCost - cost;
if Dita < 0
S = triS;
cost = triCost;
memLoad(p) = memLoad(p) - memReq(t);
memLoad(q) = memLoad(q) + memReq(t);
if (triCost < bestCost)
bestS = triS;
bestCost = triCost;
deadline2 = 0;
findBest = 1;
end
else
if rand < exp(-Dita/T)
S = triS;
cost = triCost;
memLoad(p) = memLoad(p) - memReq(t);
memLoad(q) = memLoad(q) + memReq(t);
end
deadline2 = deadline2 + 1;
if deadline2 >= taskNum * machNum
break;
end
end
iter = iter + 1;
IteratorSolution = [IteratorSolution,cost];
end
T = Alpha * T;
Nrep = Bita * Nrep;
if findBest
deadline1 = 0;
else
deadline1 = deadline1 + 1;
end
end

function [totalCost,memLoad] = calcCost(S,ETC,adjMatrix,memReq,memCap)
[tN,mN] = size(ETC);
totalCost = 0;
memLoad = zeros(1,mN);
for t = 1:tN
totalCost = totalCost + ETC(t,S(t));
memLoad(S(t)) = memLoad(S(t)) + memReq(t);
for k = t+1:tN %t or t+1?
if (adjMatrix(t,k)>0) && (S(k) ~= S(t))
totalCost = totalCost + adjMatrix(t,k);
end
end
end
for m = 1:mN
if memLoad(m) > memCap(m)
totalCost = totalCost + (memLoad(m) - memCap(m));
end
end

function [ETC,adjMatrix,memReq,memCap] = instance(taskNum,machNum,ccr,density)

ETC = fix(1 + 200 * rand(taskNum,machNum));
for i = 1:taskNum-1
for j = i+1:taskNum
if (rand < density)
adjMatrix(i,j) = fix(2 * (1 + 200 * rand) * ccr / ((taskNum-1) * density));
else
adjMatrix(i,j) = 0;
end
adjMatrix(j,i) = adjMatrix(i,j);
end
end
% memory requirement of each task
memReq = fix(1 + 50 * rand(1,taskNum));
% memory capacity of each processor
memCap = fix((1 + rand(1,machNum)) * sum(memReq) / machNum);

function T = IniTemp(S,ETC,adjMatrix,memReq,memCap)
[taskNum,machNum] = size(ETC);
SumCi = 0;
AccValue = 0.9;
Ci = 0;
Cr = 0;
[cost,memLoad] = calcCost(S,ETC,adjMatrix,memReq,memCap); % calculate the total cost
for countNum = 1:200
triS = S;
triCost = cost;
t = fix(1 + taskNum * rand);
p = triS(t);
q = fix(1 + machNum * rand);
while p == q
q = fix(1 + machNum * rand);;
end
triS(t) = q;
triCost = triCost - ETC(t,p) + ETC(t,q);
adjTask = find(adjMatrix(t,:));
for k = adjTask %alter communication cost
switch triS(k)
case q
triCost = triCost - adjMatrix(t,k);
case p
triCost = triCost + adjMatrix(t,k);
end
end
if (memLoad(p) > memCap(p)) %calculate violation
if (memLoad(p) - memReq(t)) <= memCap(p)
triCost = triCost - (memLoad(p) - memCap(p));
else
triCost = triCost - memReq(t);
end
end
% there exists no memory violation before migration
if (memLoad(q) + memReq(t)) > memCap(q)
if memLoad(q) <= memCap(q)
triCost = triCost + (memLoad(q) + memReq(t) - memCap(q));
else % there exists memory violation before migration
triCost = triCost + memReq(t) ;
end
end
memLoad(p) = memLoad(p) - memReq(t);
memLoad(q) = memLoad(q) + memReq(t);

Dita = triCost - cost;
if Dita > 0
Ci = Ci + 1;
SumCi = SumCi + Dita;
else
Cr = Cr + 1;
end;
S = triS;
cost = triCost;
end;
Ca = SumCi / Ci;
T = -Ca / (log((AccValue - 1) * Cr / Ci + AccValue));

function T = calculateT(ETC,adjMatrix,tN,mN,solNum)
sol = fix(1+mN*rand(solNum,tN));
for i = 1:solNum
Fitness(i) = fitnessCal(ETC,adjMatrix,sol(i,:),tN);
end
T = max(Fitness) - min(Fitness);

% ***** the following function has no relation with the above ***** %
function machLoad = calcLoad(A,ETC,adjMatrix) % Objective 2
[tN,mN] = size(ETC);
machLoad = zeros(1,mN);
for k = 1:tN
machLoad(A(k)) = machLoad(A(k)) + ETC(k,A(k));
for h = k+1:tN
if (adjMatrix(k,h) > 0 && A(k) ~= A(h))
machLoad(A(k)) = machLoad(A(k)) + adjMatrix(k,h);
machLoad(A(h)) = machLoad(A(h)) + adjMatrix(k,h);
end
end
end

④ 有一些点坐标确定，求找一点，是这一点到一直点的距离和最短希望各位大侠帮忙解决

找到一个点，使得该点到其他点距离和最小？
这个问题就是设施选址问题中的经典的P-中值问题，英文叫做P-median problem。网上可以找到很多相关资料，如下的参考资料给出了该问题的模型描述，以及贪婪取走启发式算法去解决它，请见参考资料。或者你自己到网上搜一下“P-中值”，就可以找到这方面的很多文献或硕士论文，有很多智能优化算法，像禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法可以解决这个问题。
如果想了解更多情况，可追问。
可以用matlab编程实现算法，去解决这个问题。

⑤ 如何入门数学建模呢我大一可以说是很小白的状态了，现在开始学习5.17比赛

本人大三计算机专业，17年电工杯二等奖、MathorCup一等奖、国赛省一等奖、数创杯一等奖，奖项很水，但有必要介绍一下我参加建模的过程，希望对学弟学妹们有所帮助。
本人大一没想过比赛，大二为了我女朋友才跟她组队开始学着参加数学建模，从2017年2月开始上《数学建模》与《数学建模软件》两门选修课，从中对MATLAB有所了解，数学建模课程比较枯燥，仅仅是听过而已。
到2017年4月校赛，开始拿到校赛题目，时长15天，这15天的时间所做的题目是2017年认证杯第一阶段赛题：考研移动端产品的使用与评价，本题有大量数据，曾经高分通过计算机等级考试二级MS Office的我使用EXCEL对数据进行了处理，这起到了很大的作用，第一题是一个因子分析和聚类分析，经过网络得知可以使用SPSS，于是学习了SPSS，这个很好上手，网络相应的方法即可找到教程。
校赛后，拿电工杯和MathorCup练手，电工杯题目是人口预测，用到了leslie模型，MathorCup是共享单车的题目，又是大数据分析，这次直接是EXCEL完成的。
扯了这么多，给大家说一下如何准备数学建模吧。
首先，数学建模比赛一般分为优化类型的题目和数据分析或评价类的题目，需要3-4天提交一篇论文，三个成员需要有一名写手、一名编程人员和一名统筹调度（建模和想思路）人员，这三人的调度和论文撰写工作最好都要熟悉。是对题目的解答，而论文包括：摘要、问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型的建立与求解、模型的评价、模型的改进与推广、参考文献、附录几大部分，最关键的是摘要，摘要写的不好，论文直接pass掉。
而如果摘要写的还可以，就是论文格式和所用的模型了，三人均需要熟练掌握OFFICE软件，EXCEL可以处理数据，里面的一些公式和函数一定要会，Word也要熟练掌握，尤其是其中的mathtype公式编辑器，要求所有的公式都需要用公式编辑器输入。编程人员需要熟练掌握Matlab、SPSS、Lingo，都很简单。
对于学习数学建模的方法，大概包括：规划（最优化）、图论、评价、相关性分析、回归等模型，还有一些比较高大上的算法，比如模拟退火算法、神经网络、粒子群算法，这些大多是处理优化问题的，当然神经网络还可以做分类，这些网上都有现成的代码，了解数据输入输出和如何分析结果即可。推荐司守奎老师的《数学建模与应用》一书（侧重实现），还有姜启源老师的《数学模型》一书（侧重原理的讲解）。
多看看优秀论文，注意格式和内容，掌握这些，建模应该不成问题了，祝各位同学好运。

⑥ 禁忌搜索算法的简介

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 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。

⑦ 跪求禁忌搜索算法解决背包问题的matlab程序

附件代码，可供参考