禁忌搜索简介

禁忌搜索，一种在众多复杂问题求解领域展现卓越性能的算法，自它在组合优化、生产调度、机器学习、电路设计和神经网络等领域的广泛应用以来，已经取得了显著的成果。特别是在函数全局优化方面，禁忌搜索近年来的研究越发深入，显示出强劲的发展势头。

其优化流程是核心内容，它包括了问题定义、搜索策略的选择、状态空间的探索以及禁忌表的管理等步骤。搜索策略决定了算法如何在搜索空间中寻找最优解，而禁忌表则作为一种记忆机制，记录了已知的不良解，防止算法陷入局部最优。

禁忌搜索的原理基于人类的决策过程，它模拟了人类在面对决策时，会避免重复犯错误的经验。通过引入禁忌区域，算法能够在搜索过程中避免陷入已知的无效区域，从而提高全局搜索的效率和效果。

关于算法的收敛理论，禁忌搜索通常依赖于适度的探索与利用之间的平衡，以确保在找到全局最优解的同时，不会浪费过多资源在局部最优上。理论研究主要集中在如何设计合适的禁忌策略，以及如何保证搜索的收敛速度和稳定性。

实现技术方面，禁忌搜索通常需要编程实现，涉及数据结构、搜索策略的编码以及禁忌表的更新等。随着计算机技术的发展，禁忌搜索的实现工具和库也在不断丰富，使得更多研究人员能够便捷地应用和扩展这一优化技术。

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。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。