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);view code//d是問題的定義域， xb用於記錄到目標位置的最優解，p為xb的鄰域。
（2）如果不滿足結束條件，則：
//結束條件為迴圈次數或p為空等
（3）begin；
（4）選擇p的乙個子集p'
，xn為p』的最優解 ；
//p』可根據問題特點，選擇適當大小的子集。可按概率選擇
（5）如果f(xn)2
)；
//重新計算p，f(x)為指標函式
（6）否則p=p-p'
，轉(2)；
（7）end；（8
）輸出計算結果；
（9）結束 ；
將搜尋過程比作爬山過程，在沒有任何有關山頂的其他資訊的情況下，沿著高度增加的方向爬。如果相鄰狀態沒有比當前值更高，則演算法停止，認為當前值即為頂峰。
（1） 設定初始狀態n=s0為當前狀態;（2view code） 如果當前狀態已達標，演算法結束，搜尋成功;
（3）獲取當前狀態n的若干個臨近狀態m,計算這些h(m), nextn=min；
（4） if h(n)
then n:=nextn;
else 取當前狀態為最佳狀態並退出;
（5） goto (2)步;
該演算法在單峰的條件下，必能達到山頂。
顯而易見爬山法對於複雜情況的求解會遇到以下問題：
（1）區域性極值
（2）山脊：造成一系列的區域性極值
（3）高原：平坦的區域性極值區域——解決辦法：繼續側向移動
目前有些改進的爬山法，比如隨機爬山法、首選爬山法等等不再細說。
（1）給定乙個禁忌表（tabu list）h=null禁忌長度,並選定乙個初始解x_now.
（2）如果滿足停止規則，則停止計算，輸出結果；否則，在x_now的領域中選出滿足不受禁忌的候選集n(x_now).在n(x_now)中選擇乙個評價值最賤的解x_next，x_next：=x_now；更新歷史記錄h, 重複步驟（2）.
控制其他變數，單就禁忌長度的選擇而言，禁忌長度越短，機器記憶體占用越少，解禁範圍更大（搜尋範圍上限越大），但很容易造成搜尋迴圈（實際去搜尋的範圍卻很小），過早陷入區域性最優。禁忌長度過長又會導致計算時間過長。
特赦規則
通俗定義：對於在禁忌的物件，如果出現以下情況，不論現在物件的禁忌長度如何，均設為0
（1）基於評價值的規則，若出現乙個解的目標值好於前面任何乙個最佳候選解，可特赦；
（2）基於最小錯誤的規則，若所有物件都被禁忌，特赦乙個評價值最小的解；
（3）基於影響力的規則，可以特赦對目標值影響大的物件。
候選集候選集的大小，過大增加計算記憶體和計算時間，過小過早陷入區域性最優。候選集的選擇一般由鄰域中的鄰居組成，可以選擇所有鄰居，也可以選擇表現較好的鄰居，還可以隨機選擇幾個鄰居。
評價函式
評價函式分為直接評價函式和間接評價函式。
直接評價函式：上述例子，均直接使用目標值作為評價函式。
間接評價函式：反映目標函式特性的函式（會比目標函式的計算更為簡便，用以減少計算時間等）。
終止規則
禁忌演算法是乙個啟發式演算法，我們不可能讓搜尋過程無窮進行，所以一些直觀的終止規則就出現了
（1）確定步數終止，無法保證解的效果，應記錄當前最優解；
（2）頻率控制原則，當某乙個解、目標值或元素序列的頻率超過乙個給定值時，終止計算；
（3）目標控制原則，如果在乙個給定步數內，當前最優值沒有變化，可終止計算。
為了找出地球上最高的山，一群有志氣的兔子們開始想辦法。
（1）兔子朝著比現在高的地方跳去。他們找到了不遠處的最高山峰。但是這座山不一定是珠穆朗瑪峰。這就是爬山法，它不能保證區域性最優值就是全域性最優值。
（2）兔子喝醉了。他隨機地跳了很長時間。這期間，它可能走向高處，也可能踏入平地。但是，他漸漸清醒了並朝他踏過的最高方向跳去。這就是模擬退火。
（3）兔子們知道乙個兔的力量是渺小的。他們互相轉告著，**的山已經找過，並且找過的每一座山他們都留下乙隻兔子做記號。他們制定了下一步去**尋找的策略。這就是禁忌搜尋。
（4）兔子們吃了失憶藥片，並被發射到太空，然後隨機落到了地球上的某些地方。他們不知道自己的使命是什麼。但是，如果你過幾年就殺死一部分海拔低的兔子，多產的兔子們自己就會找到珠穆朗瑪峰。這就是遺傳演算法。
1.爬山法 。
2.區域性搜尋案例與求解方法。
3.《群體智慧型優化演算法及其應用》雷秀娟 著。
4.
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...
初識禁忌搜尋演算法
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，...
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...