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禁忌搜索算法 （Tabu Search） 吴浩博
分合分专你你分合你小守分合小 1局部搜索 2禁忌搜索 算法的主要思路 2禁忌搜索示例 3禁忌搜索的关键参数和操作 3.1变化因素 32禁忌表 33其他 4禁忌搜索的实现与应用 41图结点染色
1 局部搜索 2 禁忌搜索 1 算法的主要思路 2 禁忌搜索示例 3 禁忌搜索的关键参数和操作 3.1 变化因素 3.2 禁忌表 3.3 其他 4 禁忌搜索的实现与应用 4.1 图结点染色
上局部搜索 局部搜索示例一 ■n个城市的对称旅行商问题 简单易行,但无法保证全局最优性 局部搜索主要依赖起点的选取和邻城的结构; 为了得到好的解,可以比较不同的邻域结构和不同 的初始点; 如果初始点的选择足够多, 总可以计算出全局最优解
1 局部搜索 ◼ n个城市的对称旅行商问题 简单易行，但无法保证全局最优性； 局部搜索主要依赖起点的选取和邻域的结构； 为了得到好的解，可以比较不同的邻域结构和不同 的初始点； 如果初始点的选择足够多， 总可以计算出全局最优解。 局部搜索示例
绕忌搜索 2,算法的背景 禁忌搜索算法( Tabu search)是由美国 科罗拉多州大学的 Fred glover教授在 1986年左右提出来的,是一个用来跳出 局部最优的搜寻方法。在解决最优问题 上,一般区分为两种方式:一种是传统 的方法,另一种方法则是一些启发式搜 索算法。 TABL
◼ 禁忌搜索算法（Tabu Search）是由美国 科罗拉多州大学的Fred Glover教授在 1986年左右提出来的，是一个用来跳出 局部最优的搜寻方法。在解决最优问题 上，一般区分为两种方式：一种是传统 的方法，另一种方法则是一些启发式搜 索算法。 2 禁忌搜索 2.1 算法的背景
2第忌搜索 2算法的背景 使用传统的方法,我们必须对每一个问题都去设 计一套算法,相当不方便,缺乏广泛性,优点在 于我们可以证明算法的正确性,我们可以保证找 到的答案是最优的;而对于启发式算法,针对不 同的问题,我们可以套用同一个架构来寻找答案, 在这个过程中,我们只需要设计评价函数以及如 何找到下一个可能解的函数等,所以启发式算法 的广泛性比较高,但相对在准确度上就不一定能 够达到最优,但是在实际问题中启发式算法那有 着更广泛的应用
2 禁忌搜索 2.1 算法的背景 使用传统的方法，我们必须对每一个问题都去设 计一套算法，相当不方便，缺乏广泛性，优点在 于我们可以证明算法的正确性，我们可以保证找 到的答案是最优的；而对于启发式算法，针对不 同的问题，我们可以套用同一个架构来寻找答案， 在这个过程中，我们只需要设计评价函数以及如 何找到下一个可能解的函数等，所以启发式算法 的广泛性比较高，但相对在准确度上就不一定能 够达到最优，但是在实际问题中启发式算法那有 着更广泛的应用