连续函数优化的改进禁忌搜索算法

"基于连续函数优化的禁忌搜索算法是一篇由中国计量学院学报发表的学术文章，由张晓菲和张火明共同撰写。该研究关注如何运用禁忌搜索算法来解决连续函数的优化问题，文章提出了邻域分割法以改进邻域搜索，并设计了相应的禁忌规则，以增强算法在全局优化中的性能。实验结果表明，提出的算法在经典函数测试中表现出强大的局部优化能力，其优化结果与实际最优值非常接近，证实了算法的有效性。" 在这篇文章中，作者深入探讨了如何将禁忌搜索算法应用到连续函数的优化中。禁忌搜索算法是一种在复杂优化问题中寻找全局最优解的策略，它避免了早熟收敛，能够在多模态函数中找到全局最优解。在连续函数优化的背景下，由于解空间的连续性，传统的禁忌搜索算法可能遇到挑战，因为它们通常设计用于离散或混合变量的问题。 文章的关键创新点在于提出了一种邻域分割法。在传统的禁忌搜索算法中，邻域规则是寻找新解的基础，而连续函数的优化需要处理连续变化的解空间。通过对邻域进行分割，算法能够更有效地探索这个空间，减少在局部最优解处停滞的可能性，从而提高全局优化性能。 此外，设计的禁忌规则也是优化算法的关键部分。禁忌规则旨在防止算法陷入局部最优，通过禁止最近已经探索过的解决方案在一定时间内再次被选中，算法可以跳过可能的局部最优，继续寻找全局最优。在连续函数优化问题中，这一规则的重新设计和实施有助于算法在连续空间中更灵活地移动。 文章还进行了实证研究，通过一系列经典函数测试验证了改进后的禁忌搜索算法的性能。测试结果显示，该算法不仅有良好的“爬山”能力，即从较差的解逐步向更好的解移动，而且能有效地逼近全局最优解，这证明了其在解决连续函数优化问题上的有效性。 这篇论文为解决连续函数优化问题提供了一个新的视角，通过改进的禁忌搜索算法，为其他类似复杂优化问题的求解提供了参考。这种方法不仅理论上有价值，也具有实际应用潜力，尤其是在需要全局优化的工程和科学问题中。