一种结合Tabu 搜索的非线性遗传算法研究

利用Tabu搜索的强大局部搜索性能,提出一种新的非线性遗传算法．该方法将Tabu搜索技术内嵌于遗传算子中,构造了基于Tabu搜索的非线性杂交及变异算子,它能有效地提高算子的局部搜索能力,通过实例仿真证明了该算法的有效性;同时,以“平均截止代数”和“平均截止代数分布熵”作为评价指标,对该方法的优化效率进行研究,定量评价了该方法的优化效率,通过与实数遗传算法进行比较,说明了该方法的优化效率高于实数遗传算法．     

一种基于Tabu搜索的模糊学习矢量量化图象编码算法

模糊学习矢量量化算法 (FL VQ)虽然解决了硬的竞争学习对初始码本的依赖性问题 ,但收敛速度变慢 ,且仍无法克服陷入局部最小 .为此在分析模糊学习矢量量化图象编码原理的基础上 ,探讨了 FL VQ算法的几种优化途径 ,进而提出了一种基于 Tabu搜索 (TS)的模糊学习矢量量化的新算法 (TS- FL VQ) ,并给出了该算法的具体实现方法及步骤 .该算法首先利用 TS技术产生一个面向全局搜索的寻优列表 ,然后再进行模糊学习以得到最优解 .实验结果表明 ,该算法在收敛速度及编码效果上均较 FL VQ有较大的提高 .     

基于Tabu搜索的聚类算法研究

聚类分析的两个基本任务是分析数据集中簇的数量以及这些簇的位置。大多数的聚类方法通常只关注后一个问题。为了在聚类数不确定的情况下实现聚类分析,本文提出了一种新的结合人工免疫网络和Tabu搜索的动态聚类算法—DCBIT。新算法主要包含两个阶段：先使用人工免疫网络算法获得一个候选聚类中心集,然后使用Tabu搜索在候选聚类中心集上实现动态聚类。仿真实验结果表明与现有方法相比,新方法具有更好的收敛概率和收敛速度。     

一种基于Tabu搜索的模糊学习矢量量化图像编码算法

模糊学习矢量量化算法（FLVQ）虽然解决了硬的竞争学习对初始码本的依赖性问题,但收敛速度变慢,且仍无法克服陷入局部最小。为此在分析模糊学习矢量量化图象编码原理的基础上,探讨了FLVQ算法的几种优化途径,进而进出了一种基于Tabu搜索（TS）的模糊学习矢量量化的新算法（TS－FLVQ）,并给出了该算法的具体实现方法及步骤。该算法首先利用TS技术产生一个面向全局搜索的寻优列表,然后再进行模糊学习以得到最优解,实验结果表明,该算法在收敛速度及编码效果上均较FLVQ有较大的提高。。     

基于Tabu搜索的QoS多播路由优化算法

随着Internet、移动网络和高性能网络的不断发展，在网络和不确定参数下具有多约未的QoS多播路由优化技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要的研究课题，这也是下一代Internet和高性能网络的难题。本文探讨了具有QoS多播路由问题，逦描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型。本文在网络环境及不确定参数下，提出了一种在网络规模和可行性方面为Internet、移动网络和其他高性能网络基于Tabu搜索的QoS多播路由优化算法（TQMRA）。TQMRA在网络环境及不确定参数下能够优化网络资源。仿真实验结果表明，TQMRA为QoS多播路由提供了一种新的有效途径。     

基于Tabu搜索的QoS多播路由快速优化算法

QoS多播路由算法的核心问题是建立满足QoS约束的多播树,这就是计算机网络中著名的受约束最小Steiner树问题,是一个NP完全问题.目前已有的启发式算法的时间复杂度大,不能获得最优解.提出了一个基于Tabu搜索的QoS多播路由选择快速优化算法,它选择延迟与带宽约束为QoS参数,利用Tabu搜索的集中性与广泛性并存的优点,在提高搜索速度的同时可以更加接近最优解.仿真结果表明:该算法具有快速、易实施等特点,更加适合在组规模比较大的情况下应用.     

Ad Hoc网络中一种基于Tabu搜索的低耗单播路由算法

Ad Hoc网络中,节点能量影响网络的稳定性和整个网络的生命周期.因此我们需要在提供可靠QoS服务的同时尽量降低能耗,延长整个网络的生命周期,而保证QoS服务前提下求解低能耗单播路由的算法是一个NP完全问题.针对这个问题,提出一个基于Tabu搜索的低耗单播路由算法,该算法选择延迟作为QoS参数,利用Tabu搜索的集中性与广泛性并存的优点,在保证QoS服务质量的同时尽量减少网络节点平均能量消耗,以提高整个网络的生命周期.仿真结果表明:该算法在延长网络生命周期方面具有良好效果.     

一种基于Tabu搜索的模糊聚类方法

首先,对模糊C 均值聚类算法做了简要分析和评论,在此基础上,将Tabu搜索引入模糊聚类,以克服模糊C 均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性,采用了适合于模糊聚类的树型编码方案。然后,给出了新算法的实现方法及步骤。仿真实验表明,新方法在速度和解的质量方面都达到了令人满意的效果。     

一种基于禁忌搜索的作业车间调度算法

文章描述了一种解决作业车间调度最短完工时间问题的有效的启发式算法。该算法基于禁忌搜索技术和前瞻思想,为了得到更好的结果,还将倒转技术引入到算法中。从对一组问题基准实例的实验计算结果看,该算法在合理的计算时间内,对多个实例得到比2004年提出的ISSB算法和另一种基于禁忌搜索的TSAB算法更好的结果。     

基于禁忌搜索的启发式算法求解圆形packing问题

求解具有NP难度的圆形packing问题具有很高的理论与实用价值．现提出一个有效的启发式方法,求解了货运中常遇到的矩形区域内的不等圆packing问题．此算法首先将圆按给定的优先级分组,然后逐组地用拟物拟人法放置圆,并且在整个过程中利用了禁忌搜索法的思想,通过禁止重复前面已做的工作,使搜索能有效地逃离局部极小值的陷阱,提高了搜索效率．实验结果表明,提出的算法是一个高效的实用求解算法．     

多维背包问题的禁忌搜索求解

借鉴认知心理学有关记忆系统的表述，在禁忌搜索算法中引入长时记忆，构造了基于双禁忌表的禁忌搜索算法。多维0-1背包问题的仿真实验表明，该算法是可行的、有效的。     

基于禁忌搜索的动态粒子群算法

惯性权重线性递减的线性群粒子算法往往不能反映实际的优化搜索过程。动态粒子群算法虽然能较好地实现非线性的搜索,但是更容易陷入局部最优。提出了基于禁忌搜索的动态粒子群算法,引入了禁忌搜索的思想,来解决动态粒子群算法的容易陷入局部最优问题;并对禁忌公式进行了修改,使其不仅可以解决极小值最优问题,也可以解决极大值最优问题。根据实验结果,改进的算法不仅较好地避免了陷入局部最优,而且收敛速度也有提高。     

基于禁忌搜索算法的线路规划方案求解

针对物流部门中出现的时间窗和车辆限制的开放性车辆线路问题（open vehicle routing problem with time window and vehicle limits,m-OVRPTW）,提出基于禁忌搜索算法的线路规划方案。对问题进行数学建模;通过设计4种邻域变化规则、设定多个禁忌长度来改进局部搜索,快速得到高质量近似解,解决m-OVRPTW问题;通过反复选取车辆数量,解决OVRPTW问题。用56组Solomon基准测试数据（VRPTW benchmark problem）进行测试,测试结果表明,将禁忌搜索算法应用在开放性车辆线路问题中取得了较好成果,其在最小车辆数量、最小车辆行程、平均车辆总行程等方面的表现都优于其它算法。     

高效软硬件划分算法及其提升技术

软硬件划分是软硬件协同设计的关键环节,它决定系统中哪些组件由软件实现,哪些由硬件实现。软硬件划分问题已被证明是NP完全问题。将一类软硬件划分问题看作变异的0-1背包问题,在求解背包问题的算法基础上构造出软硬件划分问题的优质启发解。此外,采用禁忌搜索(Tabu Search)算法对求得的启发解进行改进,在软件开销和通信开销满足一定约束的条件下,使得硬件开销尽可能小。实验结果证明,所提算法对当前最新算法的改进最大可达到28%。     

基于遗传禁忌搜索的网格资源选择算法

资源是网格的主体,建立网格的目的就是要管理好的各种网格资源,最大程度地实现资源共享.把网格上的资源和用户请求进行匹配,把合适的可用资源提供给用户使用是网格管理的核心内容.分析了目前常用的资源选择算法,并在此基础上,提出了一种新的算法.该算法结合了遗传算法和禁忌搜索算法的优点,利用禁忌搜索中的禁忌列表来对遗传算法中交换进行有效的限制,避免进入局部搜索.最后通过试验将新算法与遗传算法进行比较.     

A Tabu Search Algorithm for application placement in computer clustering

This paper presents and analyzes a model for the problem of placing applications on computer clusters (APP). In this problem, organizations requesting a set of software applications have to be assigned to computer clusters such that the costs of opening clusters and installing the necessary applications are minimized. This problem is related to known OR problems such as the multiproduct facility location problem and the generalized bin packing problem. We show that APP is NP-hard, and then propose a simple Tabu Search heuristic to solve it. The performance of the Tabu Search heuristic is assessed via extensive computational experiments, which indicate the promise of the proposed Tabu Search.     

禁忌搜索与固定变量结合的启发式算法求解UBQP

提出了将固定变量与禁忌搜索结合的启发式算法来求解UBQP。此算法包含两个阶段：采用禁忌搜索得到一个参考解;根据该参考解固定或释放若干变量。选择固定变量还是释放变量由搜索的历史信息决定。此算法动态地在禁忌搜索与固定或释放变量这两个阶段之间交替进行,直到停机条件满足为止。用提出的算法对国际文献中公认的15个难算例进行实算测试,得到了全部测试算例的最优解。实验结果表明,该算法是求解UBQP的一个高效求解算法。