禁忌搜索算法 python 生产排程

禁忌搜索算法可以用于生产排程问题的求解。下面是一个使用 Python 实现的简单禁忌搜索算法示例：

首先，我们需要定义一个评价函数，用于评价每个生产排程的质量。这个函数需要根据具体的生产排程问题进行设计。

def evaluate(schedule):
    # TODO: 根据生产排程计算评价值
    return evaluation

接下来，我们可以实现禁忌搜索算法的主体部分。这里我们简单地使用一个固定大小的禁忌表，来避免搜索陷入局部最优解。

def taboo_search(init_schedule, max_iter, tabu_size):
    best_schedule = init_schedule
    tabu_list = []
    for i in range(max_iter):
        # 生成当前状态的邻居
        neighbors = generate_neighbors(best_schedule)
        # 评价每个邻居
        neighbor_evaluations = [evaluate(neighbor) for neighbor in neighbors]
        # 找到未在禁忌表中的最佳邻居
        best_neighbor, best_evaluation = None, float('inf')
        for neighbor, evaluation in zip(neighbors, neighbor_evaluations):
            if neighbor not in tabu_list and evaluation < best_evaluation:
                best_neighbor, best_evaluation = neighbor, evaluation
        # 更新最优解
        if best_evaluation < evaluate(best_schedule):
            best_schedule = best_neighbor
        # 更新禁忌表
        tabu_list.append(best_neighbor)
        if len(tabu_list) > tabu_size:
            tabu_list.pop(0)
    return best_schedule

最后，我们需要实现一个函数来生成当前状态的邻居，这里我们可以简单地随机交换两个任务的顺序来生成邻居。

def generate_neighbors(schedule):
    # TODO: 随机生成当前状态的邻居
    return neighbors

以上是一个简单的禁忌搜索算法的实现示例，具体的实现需要根据不同的生产排程问题进行设计和调整。