文档介绍：迄今为止，TS算法在组合优化、生产调度、机器学****电路设计和神经网络等领域取得了很大的成功，近年来又在函数全局优化方面得到较多的研究，并大有发展的趋势。本章将主要介绍禁忌搜索的优化流程、原理、算法收敛理论与实现技术等内容。
局部领域搜索
迄今为止，TS算法在组合优化、生产调度、机器学****电路设计和神经网络等领域取得了很大的成功，近年来又在函数全局优化方面得到较多的研究，并大有发展的趋势。本章将主要介绍禁忌搜索的优化流程、原理、算法收敛理论与实现技术等内容。
局部领域搜索
局部领域搜索是基于贪婪思想持续地在当前解的领域中进行搜索，虽然算法通用易实现，且容易理解，但其搜索性能完全依赖于领域结构和初解，尤其窥陷入局部极小而无法保证全局优化性。针对局部领域搜索，为了实现全局优化，可尝试的途径有：以可控性概率接受劣解来逃逸局部极小，如模拟退火算法；扩大领域搜索结构，如TSP的2opt扩展到k-opt；多点并行搜索，如进化计算；变结构领域搜索（ Mladenovic et al,1997）；另外，就是采用TS的禁忌策略尽量避免迂回搜索，它是一种确定性的局部极小突跳策略。
禁忌搜索是人工智能的一种体现，是局部领域搜索的一种扩展。禁忌搜索最重要的思想是标记对应已搜索的局部最优解的一些对象，并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些对象（而不是绝对禁止循环），从而保证对不同的有效搜索途径的探索。禁忌搜索涉及到领域（neighborhood）、禁忌表（tabu list）、禁忌长度（tabu 1ength）、候选解（candidate）、藐视准则（candidate）等概念;
禁忌搜索示例
组合优化是TS算法应用最多的领域。置换问题，如TSP、调度问题等，是一大批组合优化问题的典型代表，在此用它来解释简单的禁忌搜索算法的思想和操作。对于 n元素的置换问题，其所有排列状态数为n!，当n较大时搜索空间的大小将是天文数字，而禁忌搜索则希望仅通过探索少数解来得到满意的优化解。
一
首先，我们对置换问题定义一种邻域搜索结构，如互换操作（SWAP），即随机交换两个点的位置，则每个状态的邻域解有Cn2=n（n一1）/2个。称从一个状态转移到其邻域中的另一个状态为一次移动（move），显然每次移动将导致适配值（反比于目标函数值）的变化。其次，我们采用一个存储结构来区分移动的属性，即是否为禁忌“对象”在以下示例中：考虑7元素的置换问题，并用每一状态的相应21个邻域解中最优的5次移动（对应最佳的5个适配值）作为候选解；为一定程度上防止迂回搜索，每个被采纳的移动在禁忌表中将滞留3步（即禁忌长度），即将移动在以下连续3步搜索中将被视为禁忌对象；需要指出的是，由于当前的禁忌对象对应状态的适配值可能很好，因此在算法中设置判断，若禁忌对象对应的适配值
优于“ best so far”状态，则无视其禁忌属性而仍采纳其为当前选择，也就是通常所说的藐视准则（或称特赦准则）。
二
可见，简单的禁忌搜索是在领域搜索的基础上，通过设置禁忌表来禁忌一些已经历的操作，并利用藐视准则来奖励一些优良状态，其中领域结构、候选解、禁忌长度、禁忌对象、藐视准则、终止准则等是影响禁忌搜索算法性