Python禁忌搜索算法

禁忌搜索算法（Tabu Search, TS）是一种模拟人类智能的优化算法，用于解决组合优化问题。它通过在搜索过程中维护一个禁忌表来避免陷入局部最优解，并通过引入禁忌策略来探索更多的解空间。

禁忌搜索算法的基本流程如下：
1. 初始化：随机生成一个初始解，并将禁忌表置空。
2. 迭代搜索：在每一次迭代中，根据当前解和禁忌表选择一个邻域解作为下一步的候选解。
3. 评估候选解：计算候选解的目标函数值，并根据目标函数值和禁忌表的限制条件决定是否接受候选解。
4. 更新禁忌表：根据当前解和候选解的变化情况更新禁忌表，以避免重复搜索相同的解。
5. 终止条件：根据预设的终止条件（例如达到最大迭代次数或目标函数值满足要求）判断是否结束搜索。

禁忌搜索算法的关键在于如何选择邻域解和更新禁忌表。邻域解的选择可以通过变换当前解的某个部分来生成，例如交换两个节点的位置或改变某个节点的分配情况。禁忌表的更新可以根据禁忌长度和禁忌策略来确定，常见的禁忌策略包括禁忌次数和禁忌期限。

以下是一个使用Python实现禁忌搜索算法的示例代码：

def tabu_search(initial_solution, tabu_length, max_iterations):
    current_solution = initial_solution
    best_solution = current_solution
    tabu_list = []

    for _ in range(max_iterations):
        neighbors = generate_neighbors(current_solution)
        best_neighbor = None

        for neighbor in neighbors:
            if neighbor not in tabu_list:
                if best_neighbor is None or evaluate_solution(neighbor) < evaluate_solution(best_neighbor):
                    best_neighbor = neighbor

        current_solution = best_neighbor
        tabu_list.append(best_neighbor)
        if len(tabu_list) > tabu_length:
            tabu_list.pop(0)

        if evaluate_solution(current_solution) < evaluate_solution(best_solution):
            best_solution = current_solution

    return best_solution

请注意，上述代码中的`generate_neighbors`和`evaluate_solution`函数需要根据具体问题进行实现，以生成邻域解和评估解的目标函数值。