TS禁忌搜索matlab实现

资 源 简 介

应用背景 禁忌搜索（Tabu Search或Taboo Search，简称TS）的思想最早由Glover(1986)提出，它是对局部领域搜索的一种扩展，是一种全局逐步寻优算法，是对人类智力过程的一种模拟。 关键技术 TS算法通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态，进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化。相对于模拟退火和遗传算法，TS是又一种搜索特点不同的 meta-heuristic算法。迄今为止，TS算法在组合优化、生产调度、机器学习、电路

详 情 说 明

应用背景

禁忌搜索（Tabu Search或Taboo Search，简称TS）的思想最早由Glover(1986)提出，它是对局部领域搜索的一种扩展，是一种全局逐步寻优算法，是对人类智力过程的一种模拟。

关键技术

TS算法通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态，进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化。相对于模拟退火和遗传算法，TS是又一种搜索特点不同的 meta-heuristic算法。迄今为止，TS算法在组合优化、生产调度、机器学习、电路设计和神经网络等领域取得了很大的成功，近年来又在函数全局优化方面得到较多的研究，并大有发展的趋势。

禁忌搜索算法的原理是通过引入禁忌列表，记录已经被搜索过的解，并在一定条件下禁忌一些解，以避免陷入局部最优解。通过引入禁忌准则，禁忌搜索算法可以在搜索过程中保留一些被禁忌的优良状态，以保证多样化的有效探索。禁忌搜索算法在组合优化、生产调度、机器学习、电路设计和神经网络等领域中都取得了显著的成果，成为一种非常有效的全局优化方法。

除了组合优化和生产调度等领域，禁忌搜索算法在函数全局优化方面也受到了广泛的关注。近年来，研究人员对禁忌搜索算法在函数全局优化中的应用进行了深入研究，并提出了一些改进算法和策略，取得了很多令人瞩目的成果。禁忌搜索算法在函数全局优化中的应用前景非常广阔，有着很大的发展潜力。

尽管禁忌搜索算法在组合优化、生产调度、机器学习、电路设计和神经网络等领域取得了很大的成功，但仍然存在一些问题和挑战。比如，如何选择合适的禁忌准则和禁忌长度，如何设置合理的参数，以及如何克服算法的局限性等等。这些问题需要进一步的研究和探索，以推动禁忌搜索算法的发展和应用。