一周前和實驗室師弟一起**的，在我的影響下他開始去坐畢設了...嘖嘖；現在等我同學過來找我，把那次的討論內容回憶一下。
寫一寫個人理解，語句比較混亂，只乙個入門，我並沒有深入研究過。
這是乙個啟發式搜尋演算法。
以解決tsp問題為例，假設abcde五個城市，各個城市間距離的無向圖。
1.假設以a開頭，abcde，這個假設是隨意的，因為tsp是環，沒有開頭，計算距離的時候需要加上環.
2.bcde兩兩交換，注意是相鄰交換，不是a（n，2），是bc，cd，de交換，算出所有的tsp距離，注意abcde距離需要加上ea的距離，假設算出的最短距離的序列為seq1。
3.將seq1加入禁忌表中，包括序號1，表示第乙個序列，序列，以及長度。
4.取seq1，abcde，相鄰交換bcde，這肯定和上一次有重複，但是不會完全重複，取最短路徑對應的序列加入禁忌表，成為seq2.
5.重複k次，禁忌表的長度為k，為什麼禁忌表中要儲存k次，不選k次中最小的一次，因為即便最小的一次可能是區域性最優，其他的非區域性最優通過相鄰交換可能得到全域性最優。
禁忌表的長度和禁忌長度不是乙個概念，都是為了保證演算法多樣性。
for 禁忌表的長度
for 禁忌長度
對每個序列，重複禁忌長度的次數，比如說禁忌長度為3，選擇3次中最小的替換禁忌表中的新東西。
完全是個人理解，不一定正確，我還沒有研究禁忌搜尋，只是做乙個記錄，請各位看官去其糟粕，取其精華。
禁忌搜尋演算法
禁忌搜尋 tabu search 演算法是一種亞啟發式 meta heuristic 隨機搜尋演算法，它從乙個初始可行解出發，選擇一系列的特定搜尋方向 移動 作為試探，選擇實現讓特定的目標函式值變化最多的移動。為了避免陷入區域性最優解，ts採用了一種靈活的 記憶 技術，對已經進行的優化過程進行記錄和...
禁忌搜尋演算法
對於優化問題相關演算法有如下分類 禁忌搜尋是由區域性搜尋演算法發展而來，爬山法是從通用區域性搜尋演算法改進而來。在介紹禁忌搜尋之前先來熟悉下爬山法和區域性搜尋演算法。在搜尋過程中，始終選擇當前點的鄰居中與離目標最近者的方向搜尋。1 隨機選擇乙個初始的可能解x0 d，xb x0,p n xb d是問題...
禁忌搜尋演算法求解TSP
本文的禁忌搜尋演算法是最經典禁忌搜尋演算法，可以在此基礎上進行修改和擴充套件 主函式 author chauncy xu date 2020年4月1日 clc clear all close all len side,city city num city size city,1 城市數目 gen 1...