禁忌搜索算法原理介绍
发布于 2024-10-27
1371
版权声明
我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。
Python学习杂记
扫码关注公众号
扫码阅读
手机扫码阅读
摘要
禁忌搜索是解决组合优化问题的一种元启发式启发式搜索算法,它利用禁忌表记录搜索历史,避免重复并帮助跳出局部最优解。
1. 基本介绍
禁忌搜索算法通过记忆技术(Tabu表)来防止算法陷入局部最优解,采用特定搜索方向(移动)的策略逼近全局最优。
2. 算法步骤
- 初始化:从初始解开始,Tabu表初始化为空。
- 迭代过程:包括选择最优移动方向、执行移动、评估新解、更新Tabu表,直至满足终止条件。
3. 案例举例
以旅行商问题为例,禁忌搜索通过迭代改进路径,直到找到最短路径或达到终止条件。
4. 总结
禁忌搜索通过Tabu表避免局部最优解,适合解决旅行商问题、背包问题、调度问题等优化问题。
Python学习杂记
Python学习杂记
扫码关注公众号
还在用多套工具管项目?
一个平台搞定产品、项目、质量与效能,告别整合之苦,实现全流程闭环。
查看方案
Python学习杂记的其他文章
国产免费AI产品介绍
当前阶段的AI技术正在深刻地改变着各行各业的工作方式,使工作更加高效、精确。AI对我们日常工作都有很好的辅助作用。
世界首位AI程序员爆火:Cognition公司的Devin
Devin是由Cognition 开发的全自主AI软件工程师,是世界上第一个能够独立完成项目从概念到完成的AI。
flopt,融合了多种启发式算法的Python求解器
flopt是国外一小哥自己开发的一个求解器,里面底层结构是pulp,在pulp求解框架基础上增加了多种启发式算法。
20个案例进阶Pandas数据分析
Pandas是Python 数据科学领域最受欢迎的库之一,它提供了高效且灵活的数据结构,使得数据分析变得便利。
使用pandas_profiling对数据探索性分析
1pandas_profiling简介pandas_profiling是一个基于pandas库的开源数据分析
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
PMO实践白皮书
白皮书上线
白皮书上线