禁忌搜素python

禁忌搜索是一种用于解决组合优化问题的算法，可以通过某种搜索策略在候选解空间中寻找最优解。禁忌搜索算法中的一些关键概念包括邻域、候选集合、禁忌表、评价函数、特赦规则和终止规则。

在禁忌搜索算法中，邻域是指给定任意可行解x后，通过一个映射关系N(x)来获取x的邻居，邻居是指在可行解空间中与x相邻的解。候选集合通常由邻域中的邻居组成，可以通过不同的方法生成。禁忌表由禁忌对象和禁忌长度组成，禁忌对象是指在搜索过程中被禁止搜索的元素，禁忌长度是指禁忌表能够接受的最多禁忌对象的数量。评价函数用来评价当前解的好坏，例如在TSP问题中可以使用总旅程距离作为评价指标。特赦规则是用来判断是否可以解除禁忌对象的规则，当特定条件满足时，禁忌对象可以被解禁。终止规则用来确定何时停止搜索迭代，可以根据局部最优解的变化、评价函数的差别或者迭代次数来进行判断。

禁忌搜索算法的具体过程可以通过举例来详细说明。假设我们要解决一个车辆路径规划问题(CVRP)，其中车辆类型是单一的且车辆容量不小于需求节点的最大需求。我们可以使用禁忌搜索算法来求解该问题。

具体的算法过程如下：
1. 初始化初始解x1和历史最优解为x1，计算初始解的评价函数值f(x1)。
2. 在x1的邻域中生成候选集合，例如通过两两交换法则生成候选集合。
3. 对于候选集合中的每个元素，判断是否在禁忌表中，如果在禁忌表中则跳过该元素。
4. 对于候选集合中的每个元素，计算其解的评价函数值，并更新历史最优解和禁忌表。
5. 根据特赦规则判断是否解除禁忌对象。
6. 根据终止规则判断是否停止迭代，例如当迭代次数超过100次时停止迭代。
7. 输出历史最优解作为最终解。

以上是禁忌搜索算法的一个简单示例，实际应用中可能会根据具体问题进行调整和优化。禁忌搜索算法的优点是可以在大规模组合优化问题中找到较好的解，但也需要根据具体问题进行参数调节和算法设计。在Python中，可以使用相应的库或自行编写代码来实现禁忌搜索算法。有参考笔记和代码可以供参考。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [3. Python实现VRP常见求解算法——禁忌搜索（TS）](https://blog.csdn.net/qq_36744449/article/details/120022655)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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