连续函数优化的禁忌搜索算法改进与应用

"基于连续函数优化的禁忌搜索算法 (2010年)" 是一篇由中国计量学院的学者张晓菲和张火明发表的论文，主要探讨了一种改进的禁忌搜索算法在解决连续函数优化问题中的应用。该算法针对连续函数解空间的特性，提出了新的邻域分割方法和禁忌规则设计，以提高全局优化性能。 正文： 在优化问题中，尤其是连续函数优化问题，寻找全局最优解往往是一项挑战，因为这类问题可能有多个局部最优解，而全局最优解可能隐藏在这些局部最优解之中。传统的优化方法如梯度下降或模拟退火等，在某些情况下可能会陷入局部最优，无法找到全局最优。禁忌搜索算法（Tabu Search）作为一种启发式优化方法，能够有效地避免陷入局部最优，通过记忆和禁止最近的搜索路径来实现全局探索。 论文提出的连续禁忌搜索算法（Continuous Tabu Search Algorithm, CTSA）主要包含两个核心组成部分：邻域规则和禁忌规则。邻域规则定义了在搜索过程中如何从当前解出发探索相邻解的空间，而在连续函数优化问题中，由于解空间的连续性，作者提出了邻域分割法。这种方法可能涉及到将连续解空间划分为多个子区域，然后在每个子区域内进行搜索，以更有效地探索可能的优化路径。 禁忌规则的设计是禁忌搜索算法的关键，它防止算法重复访问已经探索过的解，即“禁忌”解。在连续函数优化问题中，设计合适的禁忌规则尤为重要，因为它需要考虑到解空间的连续性。作者对禁忌规则进行了重新设计，可能包括设置一个动态的禁忌列表，根据解的质量和搜索历史动态调整禁忌期限，以平衡探索与开发之间的关系。 通过一系列经典函数测试，例如Rosenbrock函数、Beale函数等，CTSA展示出强大的“爬山”能力，即从一个较差的解逐步向更好的解移动，且优化结果与实际最优值非常接近。这表明CTSA在处理连续函数优化问题时具有较高的全局优化效率和精度，是一种有效的全局优化算法。 论文的关键词包括禁忌搜索算法、连续函数和邻域分割，表明研究重点在于利用禁忌搜索算法的特性来解决连续函数优化问题，并通过邻域分割策略增强算法的性能。该研究对于工程领域的优化问题，如参数调优、系统设计等，提供了有价值的理论支持和方法借鉴。 总结起来，这篇论文提出的连续禁忌搜索算法是一种创新的优化工具，通过改进的邻域搜索和禁忌规则，有效解决了连续函数优化问题的全局寻优难题，对于实际工程问题的解决具有重要的实践意义。