禁忌搜索算法详解(含算法示例)

禁忌搜索算法TS（Tabu Search）由Fred Glover教授在1986年左右提出，是一种跳出局部最优的搜寻方法。TS是一种亚启发式随机搜索算法，从初始可行解出发，选择特定搜索方向进行试探，避免局部最优解通过记忆技术记录和指导搜索方向。TS是人工智能的一种体现，扩展了领域搜索，利用禁忌表、邻域、禁忌长度、候选解、藐视准则等关键因素。TS算法在计算机领域，尤其是组合优化方面取得显著成功，近年来在函数全局优化领域研究也得到发展。

禁忌搜索算法流程包含基于评价值的规则和基于最小错误的规则的特赦原则。算法示例中，禁忌对象为分量变化，禁忌长度初始设置为3。经过多步迭代，利用禁忌表、更新当前解，并在禁忌表满时满足藐视准则，替换最古老禁忌对象，以优化解。

在实际应用中，禁忌搜索算法关注禁忌对象、禁忌长度的选择。禁忌对象可以是解的简单变化、分量变化或目标值变化。候选集合确定通过选择邻域中最佳邻居或随机选取。评价函数设计直接评价目标函数运算，或构造间接评价函数以减少计算复杂性。记忆频率信息用于控制禁忌参数，如增加禁忌长度避免循环，或根据解、目标值或元素序列频率判断是否终止计算。

禁忌搜索算法终止规则包括确定步数终止、频率控制原则和目标控制原则。这些规则帮助平衡计算时间与解的效果。对于更深入的了解和代码示例，可以参考相关文章链接。