ALNS会为每个destroy和repair方法分配一个权重,通过该权重从而控制每个destroy和repair方法在搜索期间使用的频率。 在搜索的过程中,ALNS会对各个destroy和repair方法的权重进行动态调整,以便获得更好的邻域和解。简单点解释,ALNS和LNS不同的是,ALNS通过使用多种destroy和repair方法,然后再根据这些destroy和repair方法生成的解...
本文将着重介绍其中一个邻域搜索算法:自适应大邻域搜索算法(Adaptive large neighborhood search,ALNS)。 选择ALNS的主要原因包含三个:ALNS中很多参数设计的逻辑是自适应的,比较符合长期发展的需要;从行业实践来看,菜鸟的车辆路径规划引擎入围过2021年Franz Edelman杰出成就奖(被称为运筹学界“奥斯卡”),其核心算法就是...
📋 ALNS的基本步骤包括:初始化(随机生成初始解)、迭代搜索(选择邻域结构并搜索改进解)、解的接受与更新(根据准则接受或拒绝新解并更新当前解)、自适应机制(根据经验信息调整邻域结构选择概率)以及终止条件(达到指定迭代次数或满足停止准则)。🌟 ALNS的优点包括高效性、适应性和可扩展性。它能在短时间内找到高质量...
ALNS是Adaptive Large Neighborhood Search的缩写，是一种基于邻域搜索的启发式算法。它采用自适应的搜索策略，即在搜索过程中自动调整算法的参数以提高效率和效果。ALNS在解决组合优化问题方面表现出色，并且已被广泛应用于运输、路线规划、制造等领域。ALNS具有许多优点。首先，它具有良好的可扩展性，可以处理...
自适应大邻域搜索，简称ALNS，是一种改进的邻域搜索算法，尤其适用于解决规模较大、邻域规模随问题规模指数增长的问题。ALNS起源于邻域搜索，特别是Large Neighborhood Search（LNS），并且通过引入多种destroy和repair方法，以及动态调整它们的使用频率，实现更广泛搜索空间的探索，以期找到更优解。在ALNS中，...
我们先将ALNS与Tabu Search进行简单对比,关于Tabu Search的传送门: 干货|十分钟快速复习禁忌搜索(c++版) 对比结果如下: 经过简单的测试发现,ALNS代码运行的时间比禁忌搜索算法更长一些。并且两种算法得出的满意解与最优解都有一些差距,所以我们增加最大迭代次数,看一看两种算法能更精确到什么程度: ...
alns算法的基本原理alns算法的基本原理 ALNS算法,即自适应大邻域搜索算法(Adaptive Large Neighborhood Search)的基本原理如下: 1.创建初始解:首先,通过某种启发式方法生成一个初始解作为搜索的起点。 2.邻域搜索:从当前解开始,通过移动操作对当前解进行改变,生成相邻的解。移动操作可以是交换两个元素的位置、插入一个...
ALNS，全称为Adaptive Large Neighborhood Search，是一种高效且灵活的启发式算法。它通过自适应调整搜索策略，在解决组合优化问题上表现卓越，尤其在运输、路线规划及制造等领域有广泛应用。ALNS不仅具备处理大规模问题的出色可扩展性，而且适应性强，能轻松应对不同问题和约束条件。此外，ALNS对计算资源的需求...
ALNS算法适用于可以定义成一个优化问题的情况。优化问题通常包括目标函数和一系列约束条件。目标函数可以是最大化或最小化某个指标,而约束条件则描述了问题的限制条件。 2.解空间具有邻域结构 ALNS算法寻找解空间中的最优解,因此解空间需要具有邻域结构,即从一个解到另一个解的转换是可行而有意义的。在解空间中,...
具体来说,ALNS算法的大体流程包括以下几个步骤:首先,生成初始解,初始解的生成可以随机生成,也可以将当前节点的编号按照顺序存储作为初始解,初始解会影响算法收敛的速度。接着,重复进行迭代,直到满足停止准则。在每一次迭代中,算法会根据算子权重选择破坏与修复算子,并更新算子的使用次数;然后,破坏算子和修复算子依次对当...