禁忌搜索算法matlab完整代码

禁忌搜索算法（Tabu Search）是一种启发式搜索算法，用于解决组合优化问题。下面是一个简单的禁忌搜索算法的Matlab完整代码示例：

% 定义问题的目标函数
function f = objective_function(x)
    % 在这里定义你的目标函数
    % 输入参数x是待优化的变量
    % 返回值f是目标函数的值
end

% 定义禁忌搜索算法
function [best_solution, best_fitness] = tabu_search(initial_solution, tabu_list_size, max_iterations)
    % 初始化禁忌表
    tabu_list = zeros(tabu_list_size, 1);
    
    % 初始化当前解和最佳解
    current_solution = initial_solution;
    best_solution = initial_solution;
    
    % 计算当前解和最佳解的适应度值
    current_fitness = objective_function(current_solution);
    best_fitness = current_fitness;
    
    % 开始迭代搜索
    for iteration = 1:max_iterations
        % 生成当前解的邻域解集合
        neighborhood = generate_neighborhood(current_solution);
        
        % 选择邻域中最佳的非禁忌解作为下一个解
        next_solution = select_best_neighbor(neighborhood, tabu_list);
        
        % 更新禁忌表
        tabu_list = update_tabu_list(tabu_list, next_solution);
        
        % 更新当前解和最佳解
        current_solution = next_solution;
        current_fitness = objective_function(current_solution);
        
        if current_fitness < best_fitness
            best_solution = current_solution;
            best_fitness = current_fitness;
        end
    end
end

% 生成当前解的邻域解集合
function neighborhood = generate_neighborhood(solution)
    % 在这里定义如何生成当前解的邻域解集合
    % 输入参数solution是当前解
    % 返回值neighborhood是邻域解集合
end

% 选择邻域中最佳的非禁忌解作为下一个解
function next_solution = select_best_neighbor(neighborhood, tabu_list)
    % 在这里定义如何选择邻域中最佳的非禁忌解作为下一个解
    % 输入参数neighborhood是邻域解集合
    % 输入参数tabu_list是禁忌表
    % 返回值next_solution是下一个解
end

% 更新禁忌表
function updated_tabu_list = update_tabu_list(tabu_list, solution)
    % 在这里定义如何更新禁忌表
    % 输入参数tabu_list是禁忌表
    % 输入参数solution是当前解
    % 返回值updated_tabu_list是更新后的禁忌表
end

% 示例使用
initial_solution = [1, 2, 3, 4, 5];  % 设置初始解
tabu_list_size = 10;  % 设置禁忌表大小
max_iterations = 100;  % 设置最大迭代次数

[best_solution, best_fitness] = tabu_search(initial_solution, tabu_list_size, max_iterations);
disp('最佳解：');
disp(best_solution);
disp('最佳适应度值：');
disp(best_fitness);

请注意，上述代码中的一些函数（如`objective_function`、`generate_neighborhood`、`select_best_neighbor`和`update_tabu_list`）需要根据你的具体问题进行实现。你需要根据你的问题定义目标函数和邻域生成方式，并根据禁忌搜索算法的要求选择最佳邻域解和更新禁忌表的策略。