tabu_禁忌搜索_

【禁忌搜索】是一种启发式优化算法，主要用于解决复杂的组合优化问题，如旅行商问题。旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是图论中的一个经典问题，描述了一个销售员需要访问n个城市，并在每个城市只访问一次，最后返回起点，要求找到最短的可能路线。这个问题是NP-hard的，意味着没有已知的多项式时间解法能确保找到最优解，因此需要借助像禁忌搜索这样的近似算法来寻找较优解。 禁忌搜索算法的基本步骤如下： 1. **初始化**：随机生成一个初始解，即一条旅行路线，计算其总距离。同时设置禁忌表、记忆表和搜索控制参数，如禁忌长度、最大迭代次数等。 2. **邻居生成**：根据当前解生成一系列可行的邻近解，例如通过交换两个城市的位置。在TSP中，邻近解通常是通过交换旅行路线上的两个城市实现的。 3. **选择操作**：从这些邻近解中选取一个进行下一步的迭代。通常使用贪婪策略，选择具有最小总距离的邻近解，但为了避免陷入局部最优，会引入禁忌策略。如果新解包含在禁忌表内，则不被选中，以防止重复回溯。 4. **禁忌更新**：更新禁忌表，将当前选中的解添加到禁忌列表中，禁止在接下来的若干步中再次选择这个解。禁忌长度是一个关键参数，它决定了算法的探索和exploitation平衡。 5. **记忆策略**：为了保持全局信息，可以使用记忆策略保存一定数量的最佳解。这有助于跳出局部最优并引导搜索向更好的解空间前进。 6. **迭代与停止条件**：重复上述步骤直到满足停止条件，如达到最大迭代次数或满足特定的解质量标准。然后返回最优解。 在给定的文件"tabu.m"中，很可能包含了用MATLAB实现的禁忌搜索算法来解决31个城市旅行商问题的代码。MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算环境，适合编写这样的算法。代码可能包括定义城市坐标、初始化解、构建邻近解的生成方法、选择和禁忌更新机制以及迭代过程。通过阅读和理解这段代码，我们可以进一步了解禁忌搜索算法的细节及其在实际问题中的应用。