禁忌搜索算法python实现

禁忌搜索算法的Python实现可以参考以下步骤：

1. 初始化：在搜索空间中随机生成一个初始解i，并将禁忌表H置空。同时，将当前解i设为历史最优解s。

2. 迭代搜索：在每一次迭代中，根据禁忌表和邻域搜索策略生成候选解集合C，然后选择其中的一个候选解作为下一次搜索的当前解。同时，更新禁忌表。

3. 终止条件：设置一个终止条件，例如达到最大迭代次数或找到满意的解。

4. 输出结果：输出最优解和对应的最小值。

下面是一个简单的在Python中实现禁忌搜索算法的示例代码：

class TabuSearch:
    def __init__(self, iters):
        self.iters = iters
        # 初始化其他参数

    def generate_initial_solution(self):
        # 生成初始解i
        pass

    def generate_candidates(self, current_solution):
        # 根据禁忌表和邻域搜索策略生成候选解集合C
        pass

    def update_tabu_list(self, tabu_list, candidate):
        # 更新禁忌表
        pass

    def valuate(self, solution):
        # 计算解的价值
        pass

    def run(self):
        current_solution = self.generate_initial_solution()
        best_solution = current_solution

        for iter in range(self.iters):
            candidates = self.generate_candidates(current_solution)
            next_solution = self.select_next_solution(candidates)
            self.update_tabu_list(tabu_list, next_solution)

            if self.valuate(next_solution) < self.valuate(best_solution):
                best_solution = next_solution

        return best_solution

def main():
    ts = TabuSearch(iters=200)
    best_solution = ts.run()
    print('最优解:', best_solution)
    print('最小值:', ts.valuate(best_solution))
    plt.plot(ts.trace, 'r')
    title = 'TS: ' + str(ts.valuate(best_solution))
    plt.title(title)
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    main()

需要注意的是，这只是一个简化的示例代码，实际中可能还需要根据具体问题进行相应的调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [禁忌搜索算法Tabu Search代码复现【Python】](https://download.csdn.net/download/qq_44186838/62601760)[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: 50%"]
- *2* *3* [禁忌搜索算法（Tabu search）python实现](https://blog.csdn.net/weixin_39124421/article/details/85158330)[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: 50%"]
[ .reference_list ]