禁忌搜索算法简介
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发布时间：2024-10-22 11:03
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时间：2024-10-24 07:09
禁忌搜索算法，又名"tabu搜索算法"，是一种不同于局部搜索策略的方法。它的核心思想是跳出局部最优，避免陷入死胡同。局部搜索常常过于贪婪，只关注于某个区域，结果可能错过全局最优解。禁忌搜索则是有意识地避开已知的局部最优解，但并非完全排斥，而是给予其他可能性更大的探索空间。
想象一群兔子寻找最高峰——泰山。一旦找到，其中一只会留守，其余继续探索。经过多轮轮回后，比较各处发现，泰山可能不再是唯一的选择。这就是禁忌搜索中的"禁忌表"概念，兔子们会记住已探索过的区域，避免重复。留守的兔子会在一定时间后返回寻找新高点，这段时间被称为"禁忌长度"。如果在寻找过程中，即使泰山附近未发现更好的地方，但其他地方的高度明显低于"best so far"，那么"特赦准则"就会生效，允许考虑原本被禁忌的泰山，即使有兔子留守。
这三个核心概念——禁忌表、禁忌长度和特赦准则，是禁忌搜索区别于普通搜索算法的关键。它们使算法能够更加灵活地探索，优化搜索过程，从而可能找到真正的全局最优解。这就是禁忌搜索算法的巧妙之处和优化策略所在。
扩展资料
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。
