matlab禁忌搜索算法改进

禁忌搜索算法在某些方面存在一些不足，需要进行改进。首先，禁忌搜索对初始解有较强的依赖性，较好的初始解可以帮助算法在解空间中搜索到好的解，而较差的初始解则会减慢算法的收敛速度。因此，可以将禁忌搜索算法与其他优化算法如遗传算法、模拟退火算法等结合，先产生较好的初始解，再使用禁忌搜索算法进行搜索优化。这样可以提高算法的性能和效果。

其次，禁忌搜索算法的迭代搜索过程是串行的，只是单一状态的移动，而非并行搜索。为了进一步改善禁忌搜索的性能，可以改进禁忌搜索算法本身的操作和参数选择，引入并行策略，实现并行禁忌搜索算法。另外，还可以与遗传算法、神经网络算法以及基于问题信息的局部搜索相结合，从而进一步提高算法的搜索效率和准确性。

此外，在集中性与多样性搜索并重的情况下，禁忌搜索算法可能存在多样性不足的问题。集中性搜索策略用于加强对当前搜索优良解的邻域进行更充分的搜索，以找到全局最优解。而多样性搜索策略则用于拓宽搜索区域，尤其是未知区域，当搜索陷入局部最优时，多样性搜索可以改变搜索方向，跳出局部最优，从而实现全局最优。增加多样性策略的一种简单处理方式是重新随机初始化算法，或者根据频率信息对一些已知对象进行惩罚。

综上所述，对禁忌搜索算法的改进可以从改进初始解的产生、引入并行策略、与其他优化算法结合以及增加多样性搜索等方面进行。这些改进措施可以提高禁忌搜索算法的性能和效果，使其在实际应用中更加有效地解决问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Bald eagle search Optimization algorithm秃鹰搜索优化算法 Matlab](https://download.csdn.net/download/weixin_39168167/88262751)[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* [【TS TSP】基于matlab改进的禁忌搜索算法求解旅行商问题【含Matlab源码 241期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/113732930)[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%"]
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