CHƯƠNG IV: Search and Evolutionary Scatter Search for ‘Tree-Star’ Network Problems, with Applications to Leased-Line Network Design
4.5.1.Thiết lập các thông số
Phương pháp TS của chúng tôi yêu cầu một vài thông số để để thiết lập các giá trị thích hợp. Những giá trị này được khởi tạo dựa trên kinh nghiêm tính toán thông thường của chúng tôi, và sau đó điều chỉnh sử dụng phương pháp hệ thống (Xu et al., 1998). Trước tiên chúng tôi chọn một giải pháp ban đầu tạo ra đơn giản bằng cách kết nối tất cả các node mục tiêu tới các node Steiner với giá trị liên kết nhỏ nhất, sau đó xây dụng một cây mở rộng tối thiểu trên tập hợp các node Steiner được lựa chọn. Sau đó chúng tôi tạo ra một cách ngẫu nhiên thời gian chiếm giữ cho 3 kiểu của thủ tục di chuyển trong TS từ một khoảng thời gian tương đối nhỏ mỗi lần di chuyển được thực hiện. Khoảng [1,3] được sử dụng để di chuyển và khoảng [2,5] được sử dụng cho destructive move. Trong trường hợp swap move, khoảng [1,3] được sử dụng cho một trong hai di chuyển cơ bản trong sự swap. Chúng tôi thực hiện swap một trong 7 lần lặp hoặc trong một khối gồm 5 lần lặp liên tiếp khi không có giải pháp tốt mới hơn được tìm thấy trong 200 lần lặp đi lặp lại gần đây nhất. Điều kiện kết thúc có hiệu quả khi min{20000, max {3000, n2}/2}, trong đó n là số các node Steiner. Các thủ tục sửa lỗi được thực hiện mỗi khi một giải pháp mới tốt hơn được tìm thấy, và áp dung cho các giải pháp hiện tai sau 3 lần di chuyển, không kể số lần destructive move rơi vào các node. Việc sửa lỗi cũng được áp dụng mỗi khi có 200 lần lặp được chuyển vào hàng đợi ưu tiên mà lưu trữ 20 giải pháp tốt nhất.
Các thông số khác cho hướng tiếp cận TS của chúng tôi bao gồm số lần lặp gây ra các bộ nhớ dài hạn. Nó được thiết lập đến 500. Hình phạt của bộ nhớ dài hạn được tính 300*f/F cho constructive move và destructive move, trong đó f biểu thị tần xuất của các di chuyển được xem xét và F biểu thị tần xuất lớn nhất như thế. Cho một swap move, hình phạt được tính là 150*(f1+f2)/F nơi f1 và f2 là tần số tương ứng cho hai loại constructive move và destructive move. Trong lựa chọn xác suất di chuyển, chúng ta chọn khả năng của việc chấp nhận p=0,3. Ngoài ra, chúng tôi hạn chế danh sách ứng cử viên cho các luật xác suất để chứa mười di chuyển tốt nhất (điều chỉnh cho hình phạt
tabu). Chúng tôi cũng ghép đôi mười constructive move và mười destructive move để xây dựng một danh sách ứng cử viên cho các swap move. Chức năng lựa chọn điều chỉnh xác xuất như đã đề cập trong phần 4.3, được định nghĩa là 0,3 r-0.15. Cuối cùng, chúng tôi chỉ định các thông số cho việc thực thi chiến lược khởi động lại/khôi phục. Chúng tôi phục hồi tổng cộng 40 giải pháp. Đối với mỗi giải pháp được khôi phục, một khối 30 lần lặp được thực hiện. Vì vạy, sự khôi phục đau tiên xảy ra ở lần lặp 1200, và được thực hiện lặp lại 30 lần lặp sau đó.
Bây giờ chúng tôi sẽ mô tả các thông số cài đặt cho phương pháp SS của chúng tôi. Không giong như các thuật toán TS, phương pháp SS chứa rất ít thông số. Đầu tiên, chúng tôi sử dụng một giải pháp rất thông thường mà đặt tất cả các node Steiner tích cực là giải pháp ban đầu. Số lượng tối đa của các giải pháp trong RefSet, bMax, được thiết lập là 30. Giá trị ngưỡng u, được sử dụng để lập bản đồ biến nhị phân của các điểm của các giải pháp thử nghiệm, được đặt ở 0,75. Ngoài ra, chúng tôi thiết lập các tham số h* trong việc đa dạng hóa đến 5. Việc lặp trong SS được thiết lập tối đa là 10. Cuối cùng, để tăng tốc độ SS để kiểm thử sơ bộ hiện tại của chúng tôi, chúng tôi bỏ qua các subset loại 2 và 3, do đó chỉ có subset loại 1 và 4 được đánh giá.