有关禁忌搜索禁忌搜索涉及到领域(neighborhood)、禁忌表(tabu list)、禁忌长度(tabu 1ength)、候选解(candidate)、藐视准则(candidate)等概念,我们首先用一个示例来理解禁忌搜索及其各重要概念,而后给出算法的一般流程 。
(1)禁忌对象:可以选取当前的值(cur)作为禁忌对象放进tabu list,也可以把和当然值在同一“等高线”上的都放进tabu list 。
矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等;而对于更复杂的问题,则可考虑用一些智能优化算法,例如你所提到的遗传算法和蚁群算法,此外还包括模拟退火、禁忌搜索、粒子群算法等 。这是我对优化算法的初步认识,供你参考 。
一 优化问题 线性规划与非线性规划方法是最基本经典的:目标函数与约束函数的思想 现代优化算法:禁忌搜索;模拟退火;遗传算法;人工神经网络 模拟退火算法:简介:材料统计力学的研究成果 。
我向你推荐两本,一是:《现代优化计算方法》;二是:《智能优化算法及其应用》 。这两本书都不错,其中前者算是入门的书籍,讲解清晰易懂 。禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络等启发式算法都有讲到 。
禁忌搜索算法的主要思路禁忌算法是一种亚启发式随机搜索算法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 。
这三个概念是禁忌搜索和一般搜索准则最不同的地方 , 算法的优化也关键在这里 。
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 。
禁忌搜索就是对于找到的一部分局部最优解,有意识地避开它(但不是完全隔绝),从而获得更多的搜索区间 。兔子们找到了泰山,它们之中的一只就会留守在这里 , 其他的再去别的地方寻找 。
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 。
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