禁忌搜索 tabu python

在Python中实现禁忌搜索算法需要以下步骤：

1. 定义问题的目标函数，禁忌搜索算法通常用于求解优化问题。
2. 初始化禁忌表，禁忌表用于记录已经访问过的解，防止重复搜索。
3. 初始化当前解，可以随机生成一个初始解。
4. 迭代搜索过程：
a. 生成当前解的邻域解，即通过对当前解进行一定的变换得到新的解。
b. 从邻域解中选择一个最优解作为下一步的当前解。
c. 更新禁忌表，将当前解加入禁忌表。
d. 更新目标函数值，计算当前解的目标函数值。
e. 判断是否满足停止条件，例如达到最大迭代次数或目标函数值收敛到某个阈值。
f. 如果不满足停止条件，则返回步骤a。

以下是一个简单示例代码：

def objective_function(solution):
    # 根据问题定义计算目标函数值
    pass

def generate_neighbors(solution):
    # 生成当前解的邻域解
    pass

def tabu_search(max_iter):
    # 初始化禁忌表、当前解等
    tabu_list = []
    current_solution = initial_solution
    best_solution = current_solution

    for i in range(max_iter):
        neighbors = generate_neighbors(current_solution)
        best_neighbor = None
        best_neighbor_value = float('inf')

        for neighbor in neighbors:
            if neighbor not in tabu_list:
                neighbor_value = objective_function(neighbor)
                if neighbor_value < best_neighbor_value:
                    best_neighbor = neighbor
                    best_neighbor_value = neighbor_value

        current_solution = best_neighbor
        if objective_function(current_solution) < objective_function(best_solution):
            best_solution = current_solution

        tabu_list.append(current_solution)
        if len(tabu_list) > tabu_list_size:
            tabu_list.pop(0)

    return best_solution

这只是一个简单的示例，具体问题的实现可能会有所不同。你可以根据具体问题的需求进行修改和扩展。