禁忌搜索 python调用库

禁忌搜索（Tabu Search）是一种用来解决优化问题的启发式算法，它通过局部搜索和禁忌策略避免陷入局部最优解。在Python中实现禁忌搜索算法通常需要编写自定义的代码，但也可以借助一些已有的库来简化实现过程。

要在Python中实现禁忌搜索，你可以使用一些科学计算和优化的库，例如`scipy.optimize`，虽然这个库中没有直接提供禁忌搜索的实现，但是可以结合其中的局部搜索算法和自定义的禁忌列表来构建禁忌搜索算法。另一个选择是使用`DEAP`（Distributed Evolutionary Algorithms in Python），它是一个用于演化计算的库，支持多种搜索和优化算法，并且可以用来实现禁忌搜索算法。

下面是一个简化的示例代码框架，展示如何在Python中自定义实现禁忌搜索算法：

import random

def tabu_search(initial_solution,禁忌列表长度,邻域函数,评价函数,迭代次数):
    # 初始化当前解为初始解
    current_solution = initial_solution
    best_solution = current_solution
    best_score = 评价函数(current_solution)
    
    for iteration in range(迭代次数):
        # 生成当前解的邻域解
        neighborhood = 邻域函数(current_solution)
        # 对邻域解进行排序，选择非禁忌的最优解
        sorted_neighborhood = sorted(neighborhood, key=评价函数)
        
        for neighbor in sorted_neighborhood:
            if neighbor not in 禁忌列表:
                current_solution = neighbor
                score = 评价函数(current_solution)
                # 如果找到更好的解，则更新最优解
                if score < best_score:
                    best_solution = current_solution
                    best_score = score
                break
        
        # 更新禁忌列表，这里可以添加禁忌规则
        # ...

    return best_solution

# 以下是你需要定义的部分
initial_solution = ...
禁忌列表长度 = ...
邻域函数 = ...
评价函数 = ...
迭代次数 = ...

# 调用禁忌搜索算法
best_solution = tabu_search(initial_solution, 禁忌列表长度, 邻域函数, 评价函数, 迭代次数)

在实际应用中，你需要根据具体问题定义初始解、邻域函数、评价函数以及禁忌列表的具体规则。