用禁忌搜索算法求解旅行商问题

资 源 简 介

用禁忌搜索算法求解旅行商问题

详 情 说 明

禁忌搜索算法是一种高效的元启发式优化方法，特别适合解决组合优化问题如旅行商问题(TSP)。其核心思想是通过引入短期记忆机制来避免搜索过程陷入局部最优。

算法流程主要包含以下几个关键环节：

初始解生成：通常采用随机路径或简单启发式方法构造初始解。这个起始点会直接影响后续搜索效率。

邻域操作定义：在TSP问题中，常用2-opt交换、节点交换等操作生成候选解。这些操作会系统性改变当前解的局部结构。

禁忌表管理：记录最近若干步的移动操作或解特征，防止算法在短期内重复访问相同区域。禁忌期限的设置需要平衡探索与开发。

特赦准则：当某个被禁忌的移动能产生优于历史最优的解时，可以破例允许该移动，这能增强算法的逃离局部最优能力。

终止条件：通常设定最大迭代次数或连续未改进次数作为停止标准。

在TSP应用中，算法会不断在解空间中进行有导向性的跳跃式搜索，通过禁忌策略避免循环，同时利用特赦机制保证向更优区域移动。相比传统局部搜索算法，禁忌搜索具有更强的全局探索能力。