基本原理

RANSAC算法是一种处理数据时能有效过滤掉异常值的不确定性算法，其主要原理基于数据可以被分为“内点”和“外点”。
“内点”是指那些符合模型的数据，而“外点”则是不符合模型的数据。RANSAC算法假设，即便数据中混入了少量的“内点”，仍能通过特定程序估计出符合这些“内点”的模型。
整个过程分为几个步骤：
1. 随机选择足够计算模型参数的最少点数。
2. 计算模型参数。
3. 将所有数据带入模型，计算内点数量（即数据点与模型的距离小于内点阈值）。
4. 依据内点数量，维护最佳模型（对直线来说即是最优的斜率和截距），并更新内点数量的最大值。
5. 重复步骤1至4，直到达到收敛条件（内点数量达到预设值）或达到指定迭代次数。
迭代次数的推导与数据中“内点”的比例、选取的点数以及用户设定的概率相关。
此外，算法中还需要计算点到直线（平面）的距离。这通常通过计算点与直线（平面）之间的垂直距离来完成。
代码实现部分则需要编程语言的支持，具体实现细节可能涉及随机点选择、模型参数计算、距离计算以及迭代逻辑。实现的代码通常会包含上述算法步骤的编程表达，以自动化执行RANSAC算法。

智能优化中的禁忌搜索算法是一种非确定性搜索策略，它的核心在于从初始解出发，通过记忆机制避免陷入局部最优。1986年由Glover教授提出的Tabu Search（TS）源自汤加语的“禁忌”，意味着不可触碰，象征着搜索过程中的某些策略不可重复。TS通过Tabu表记录搜索路径，防止重复尝试，同时不以局部最优为终点，而是寻求全局优化。

瑞士联邦理工学院的Werra团队在80年代后期的贡献使得TS在学术界得到广泛关注，随着1990年第一本禁忌搜索专著的出版，TS的研究达到了新的高度。TS算法包括基本原理、步骤、移动规则和禁忌表的使用等要素，如仅适用于离散优化，依赖于定义的邻域，如局部邻域搜索，通过单位步长和方向实现解的移动，同时通过禁忌表和渴望水平函数来避免循环和促进搜索效率。

TS的基本思想体现在：不回退原则，不以局部最优为终止标准，以及模拟人类记忆的邻域选优规则。TS的搜索过程包括寻找不在禁忌表中的最优解，这确保了其强大的局部搜索能力。理解并应用禁忌搜索，有助于解决组合优化、生产调度等领域的问题，展现出强大的适应性和广泛的应用潜力。