禁忌搜索优化的人工蜂群算法：TS-ABC

"基于禁忌搜索的人工蜂群算法" 在计算机科学和优化问题解决领域，人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）是一种受到蜜蜂采蜜行为启发的全局优化算法。这种算法通过模拟蜜蜂群体中的觅食行为来寻找解决问题的最佳解。然而，原始的人工蜂群算法在处理局部最优解和邻域搜索效率方面存在一定的局限性。针对这些问题，"基于禁忌搜索的人工蜂群算法"的研究论文提出了一种结合禁忌搜索（Tabu Search, TS）策略的改进版ABC算法，即TS-ABC。 禁忌搜索是一种先进的优化方法，能够有效地避免陷入局部最优解，通过维持一个禁忌列表来记录最近探索过的解决方案，防止算法重复访问这些解。在TS-ABC中，引入了两个禁忌表T1和T2。T1是有限长度的，用于存储当前蜜蜂访问过的解，而T2是无限长度的，用于存放经过限定次数访问后没有改进的解决方案。当蜜蜂在附近区域寻找新解时，会跳过这两个表中存在的解，从而避免重复搜索，提高搜索效率和跳出局部最优的可能性。 在TS-ABC算法中，蜜蜂的搜索行为更加智能和高效。通过禁忌策略，算法可以更有效地探索解空间，避免陷入早熟收敛。此外，这种结合策略还可能增强算法的全局探索能力和对复杂问题的适应性。论文的作者李艳娟和陈阿慧分别来自东北林业大学信息与计算机工程学院，他们的研究领域涵盖了机器学习和进化计算，这为他们进行此类优化算法研究提供了坚实的理论基础。 禁忌搜索与人工蜂群算法的结合，不仅丰富了优化算法的多样性，也为解决实际问题提供了新的工具。这种融合策略在解决组合优化、工程设计、经济调度等多领域的问题中具有广泛的应用潜力。通过不断迭代和改进，可以预见TS-ABC算法将在未来持续发展，为解决复杂优化问题提供更加高效和可靠的解决方案。