禁忌搜索算法 python

禁忌搜索算法（Tabu Search Algorithm）是一种元启发式优化算法，用于求解组合优化问题。它基于局部搜索的思想，通过维护一个禁忌列表，记录之前搜索过的解，以避免陷入局部最优解。禁忌搜索算法通过在搜索过程中禁忌一些移动操作，避免重复搜索相同的解，并通过引入目标函数和禁忌准则来指导搜索方向。该算法通常用于解决TSP（旅行商问题）等组合优化问题。

在Python中，有很多库和框架提供了禁忌搜索算法的实现。例如，可以使用Optuna、PyGMO、Scipy等库来构建禁忌搜索算法的优化模型。以下是一个使用Optuna库实现禁忌搜索算法的示例代码：

import optuna

def objective(trial):
    # 定义目标函数
    x = trial.suggest_uniform('x', -10, 10)
    y = trial.suggest_uniform('y', -10, 10)
    return (x - 2) ** 2 + (y + 3) ** 2

# 创建Optuna优化器
study = optuna.create_study(direction='minimize')

# 运行禁忌搜索算法进行优化
study.optimize(objective, n_trials=100)

# 输出最优解和最优目标值
best_params = study.best_params
best_value = study.best_value
print("Best params:", best_params)
print("Best value:", best_value)