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1. 禁忌搜索算法

本文主要介绍禁忌搜索算法中关键步骤的选取。

首先简算法导论单回顾一算法导论下禁忌搜索算法的大体思路：一群兔子向要算法的空间复杂度是指到达最高的山峰，他们从出发点（初始解）开始探索，每找一步，他们相互告知算法工程师，在目前所到的最高处算法座上记号算法导论（禁忌），然后再商量下算法的空间复杂度是指一步往哪里找算法的时间复杂度取决于，短时间内他们不会重复再去探索已经做了记号的地方（记号就相当于被禁忌了），就这样他们重复刚才的方式继续探索，最终找到最高峰。

该算法中”禁忌“是指：禁止重复前面的工作，相当于某算法的时间复杂度取决于个解被关进“小黑屋”了，需要等一段时间（禁忌长度）才能放出来，从而算法的有穷性是指为了跳出局部最优点。

禁忌搜索群体智能算法算法基本介绍及实例详解请参考智能算法-禁忌搜索算法 – ()

2. 关键步骤

2.1 禁忌对象的选取

禁忌对象是指禁忌表中被禁的那些变化元素，禁忌对象主要可以选择一下几种：

• 解的简单变化：同样的解在一定禁忌长度内（期限）不能再出现。如ABCDEABCDEABCD算法是指什么E上一轮出现，在禁智能算法有哪些忌长度内就不能再出算法工程师现$ABCDE$这个解。
• 解向量分量的变化：同样的解的变化方式不能连续出现。如解$ABCDE$通过交换BCBCB算法工程师C得到解$ACBDE$，即交换$BC$分量的操作不能连续出现。
• 目标值变化：算法的时间复杂度取决于相同算法的有穷性是指的目标值在算法一算法是指什么定禁忌长度内不能出现。如将 X1X1X1算法工程师 代入目标函数得到100，将 $X2$ 代入目标函数也得到100，将 $X3$ 代入目标函数也得到100，因为得到的目标值都一样，则$X1$，$X2$，$X3$在禁忌长度内需要被禁忌。

注意：解的简单变化比解的分量变化和目标值变化的受禁范围要小，可能造成计算时间的增加，但也给予了较大的搜索范围；
解分量的变化和目标值变化的禁忌范围大，减少了计算时间，可能导致陷在局部最优点算法分析的目的是（搜索的不全）。

2.2 禁忌长度的选取

禁忌长度是指禁忌的人工智能算法步数，通俗算法的空间复杂度是指来讲就是算法工程师关进小黑屋的算法是指什么期限，也就群智能算法是在多少轮算法的空间复杂度是指迭代中不能再用这个解。禁忌长度的选取主要有以下三种方式：

1. $t$可算法的空间复杂度是指以为常数算法的时间复杂度取决于，易于实现；（t固定不变了）
2. $t$在$[tmin,tmax]$范围内，t是可以变化的数，tmin和tmax算法导论是确定的。$tmin$和$tmax$需要根据问题的规模确定，智能算法t的大小主要依据实际问题、实验和设计者的经验。（t在上下限之间变化）
3. $tmin$和$tmax$的动态选择。（上下限的大小动态调整）

禁忌长度对解的影响：

• 禁忌长度过短算法工程师，一旦陷入局算法部最优点，出现循环无法跳出（想象一下禁忌长度为0，就反复选择同一人工智能算法个最优解）
• 禁忌长度过长，造成计算时间较大，也可能造成计算无法继续下去（相当于都被禁忌了，下一步迭代没有解可智能算法有哪些以选了）。

2.3 候选集合的确定

每一轮迭代都要进行新的探索，那将要探索的地方是哪里呢？将要探索群智能算法的地方也就是候选解集。候选集主要有以下几个方式来确定：

1. 从邻域中选择若干目标值最佳的邻居入选；
2. 在邻域中的一部分邻居中选择若干目标值最佳的状态入选；
3. 随机选取。

2.4 评价函群体智能算法数

每一轮迭代探索了很多新的地算法设计与分析方，那这些地方的好坏怎么判断呢？需要用评价函数来计算智能算法有哪些这个解的好坏，起到了一个“评价”的作用。算法分析的目的是评价函数选择方式从大的角度来说主要分为两种：

1. 直接评价函数，通过目标函数的运算得到评价函数；
2. 间接评价函数，构造其他评价函数替代目标函数，应反映目标函数的特性，减少计算复杂性。