代码 | 自适应大邻域搜索系列之(4) - Solution定义和管理的代码实现解析

本文介绍了自适应大邻域搜索算法中Solution的定义和管理,包括ISolution抽象类和bestSolution管理的实现。ISolution抽象类提供了获取目标值、惩罚值、解的可行性和唯一hash值的接口。最佳解决方案管理由IBestSolutionManager抽象类和SimpleBestSolutionManager派生类完成,用于判断和更新最优解。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

代码 | 自适应大邻域搜索系列之(4) - Solution定义和管理的代码实现解析

前言

上一篇讲解了destroy和repair方法的具体实现代码,好多读者都在喊酸爽和得劲儿……今天这篇就讲点简单的,关于solution的定义和管理的代码实现,让大家回回神吧……哈哈。

01 总体概述

总所周知的是,每一个算法的最终目标都是求解出一个合理的满足心意的solution。因此对solution的定义和管理基本是每个算法都要涉及的。在本ALNS代码中呢,也对solution进行了一定的抽象和规范化,提供了一些标准化的接口,同样需要在具体使用中去重写这些接口。

关于solution的处理方式总得来说也由两个模块组成:

  • 关于solution的定义:ISolution抽象类
  • 关于bestSolution的管理:IBestSolutionManager(抽象类)、SimpleBestSolutionManager(派生类)

下面也对其一一进行讲解。

02 ISolution抽象类

该类只是对solution的进行一定的抽象定义,并没有具体实现各个接口,需要coder在后续的使用中重写编写这些接口。它应该具备的功能看代码就能理解了,注释也写得很详细。主要包括几个功能:获取目标值、获取目标惩罚值、解是否可行、获取每个solution独一无二的hash值等。
具体代码也很简单:

class ISolution
{
public:
    virtual ~ISolution(){};
    //! A getter for the value of the objective function.
    //! \return the value of the objective function of this solution.
    virtual double getObjectiveValue()=0;
    //! \return a penalized version of the objective value if the solution
    //! is infeasible.
    virtual double getPenalizedObjectiveValue()=0
### 自适应大邻域搜索 (ALNS) 解决车辆路径问题 (VRP) 自适应大邻域搜索 (Adaptive Large Neighborhood Search, ALNS) 是一种高效的元启发式算法,广泛应用于解决复杂的组合优化问题,特别是车辆路径问题 (Vehicle Routing Problem, VRP)[^1]。以下是基于 Python 的 ALNS 实现来解决 VRP 问题的核心逻辑。 #### 1. ALNS 算法概述 ALNS 结合了破坏操作 (Destroy Operator) 修复操作 (Repair Operator),通过动态调整这些操作的选择概率强度,在解空间中探索更优的解决方案[^2]。具体来说: - **破坏操作**:移除部分客户节点以创建不完整的解。 - **修复操作**:重新插入被移除的客户节点以恢复完整解。 #### 2. Python 实现核心结构 以下是一个简化版的 ALNS 框架用于求解 VRP 问题: ```python import random from copy import deepcopy class ALNS_VRP: def __init__(self, customers, distances, capacity): self.customers = customers # 客户列表 self.distances = distances # 距离矩阵 self.capacity = capacity # 车辆容量 # 初始化操作集 self.destroy_operators = [self.random_removal] self.repair_operators = [self.greedy_insertion] def random_removal(self, solution, removal_rate=0.2): """随机删除一定比例的客户""" removed_customers = [] remaining_solution = [] for route in solution: to_remove = int(len(route) * removal_rate) indices_to_remove = random.sample(range(len(route)), to_remove) new_route = [customer for i, customer in enumerate(route) if i not in indices_to_remove] removed_customers.extend([route[i] for i in indices_to_remove]) remaining_solution.append(new_route) return remaining_solution, removed_customers def greedy_insertion(self, partial_solution, unassigned_customers): """贪婪地将未分配客户插入现有路线""" complete_solution = deepcopy(partial_solution) while unassigned_customers: best_customer = None best_position = None min_cost_increase = float('inf') for customer in unassigned_customers: for r_idx, route in enumerate(complete_solution): for pos in range(len(route) + 1): # 插入位置 cost_increase = self.calculate_cost_increase(customer, route, pos) if cost_increase < min_cost_increase and self.is_feasible(route + [customer], self.capacity): min_cost_increase = cost_increase best_customer = customer best_position = (r_idx, pos) if best_customer is not None: r_idx, pos = best_position complete_solution[r_idx].insert(pos, best_customer) unassigned_customers.remove(best_customer) else: break # 如果无法找到可行的位置,则停止 return complete_solution def calculate_cost_increase(self, customer, route, position): """计算插入客户的成本增加量""" prev_node = 0 if position == 0 else route[position - 1] next_node = 0 if position >= len(route) else route[position] cost_increase = ( self.distances[prev_node][customer] + self.distances[customer][next_node] - self.distances[prev_node][next_node] ) return cost_increase def is_feasible(self, route, capacity): """检查路线是否满足容量约束""" total_demand = sum(self.customers[c]['demand'] for c in route) return total_demand <= capacity def solve_vrp(self, initial_solution, max_iterations=100): current_solution = initial_solution best_solution = deepcopy(current_solution) best_cost = self.evaluate_solution(current_solution) for _ in range(max_iterations): destroy_operator = random.choice(self.destroy_operators) repair_operator = random.choice(self.repair_operators) destroyed_solution, removed_customers = destroy_operator(current_solution) repaired_solution = repair_operator(destroyed_solution, removed_customers) current_cost = self.evaluate_solution(repaired_solution) if current_cost < best_cost: best_solution = deepcopy(repaired_solution) best_cost = current_cost current_solution = repaired_solution return best_solution def evaluate_solution(self, solution): """评估当前解的成本""" total_cost = 0 for route in solution: route_cost = 0 previous_node = 0 for node in route: route_cost += self.distances[previous_node][node] previous_node = node route_cost += self.distances[previous_node][0] # 返回起点 total_cost += route_cost return total_cost ``` #### 3. 使用说明 上述代码提供了一个基础框架,可以扩展更多功能,例如引入自适应机制调节不同操作的概率[^3]。主要步骤如下: - 输入距离矩阵 `distances` 客户需求字典 `customers`。 - 提供初始解 `initial_solution`(可以通过其他简单启发式方法生成)。 - 运行 `solve_vrp()` 方法获取最终最优解。 #### 4. 扩展方向 为了进一步提升性能,可考虑以下改进措施: - 添加更多的破坏修复算子。 - 引入强化学习或机器学习模型预测最佳操作序列。 - 利用并行化技术加速迭代过程[^2]。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值