1 .算法简介禁忌搜索算法ts(TabuSearch )由美国科罗拉多州大学的Fred Glover教授于1986年左右提出，是为了摆脱局部最好的搜索方法。
禁忌搜索是一种子启发式随机搜索算法，从一个初始可行解中选择一系列特定的搜索方向(移动)作为启发式搜索，实现特定目标函数值变化最大的移动。 为了不陷入局部最优解，TS检索采用了记录和选择已经进行的优化过程，指导下一个检索方向的灵活的“记忆”技术。
TS是人工智能的体现，是局部区域搜索的延伸。 禁忌搜索是在区域搜索的基础上，禁忌通过设置禁忌表所经历的操作，利用鄙视标准奖励一些优秀状态，其中包括邻域 、禁忌表、禁忌长度、候选解、藐视准则等影响禁忌搜索算法性能的重要因素迄今为止，TS算法在组合优化等计算机领域取得了很大的成功，近年来对函数的全局优化取得了很多研究，并有很大的发展趋势。
2 .算法框架
注：
特赦(轻蔑)原则
)1)根据评价规则，如果一个解的目标值优于前面的任何一个最佳解候选，可以特赦；
)2)基于最小错误规则，所有对象被禁忌时，特赦评价值最小的解。
3 .算法示例：
禁忌的对象是分量的变化，也就是交换两个城市，禁忌的长度默认为3。
在第一步中，可以看出对交换CD的评价值最小，所以放入禁忌表，将其解作为现在的解：
在步骤2中，由于此时对BC置换的评价值最小，所以将BC放入禁忌表中，将其解作为现在的解。 请注意此处禁忌对象和长度表示的理解如下。
第一行中有三个正方形表示a可以替换BCD，同样，CD (右下)上显示为3表示当前禁忌对象为CD，禁忌长度为3，以后添加禁忌对象时一个
在步骤3中，因为设定为CD和BC以及禁忌，所以此时将BD作为禁忌对象，将其解作为现在的解。
因为此时禁忌表已满，所以此时满足轻蔑标准，将BD置换为最初进入禁忌表的解CD，同时将其解作为现在的解。
4 .算法实际应用时的注意点经过上述例子，可以看出http://www.Sina.com/(2(两个指标)
禁忌对象：禁忌表中禁止的变化因素禁忌长：禁忌步数对禁忌表的主要指标有以下三种形式：
解的简单变化：对于上述TSP问题，例如ABCD、BACD等解的成分的变化：即上述例子的形式目标值的变化：对于上述TSP问题，即总路径的长度禁忌对象的选取
(1)从邻里中选出几个目标值最好的邻居；
)2)随机选择。候选集合的确定
(1)通过直接评价函数、目标函数的运算得到评价函数
)间接评价函数，构建其他评价函数代替目标函数。 应该反映目标函数的特性，减少计算的复杂性。
评价函数
根据记忆的频率信息(禁忌次数等)控制禁忌参数(禁忌的长度等)。
例如：
如果一个元素或序列重复，或者目标值变化很小，可以增加禁忌长度以避免循环。
如果最佳目标值出现频率高，可以中止计算并视为达到了最佳值。记忆频率信息
)确定步数结束。 具有操作方便、控制时间的优点，但不能保证解的效果。 记录当前最佳解；
)频率控制原则)某解、目标值或要素序列的频率超过某一定值时，结束计算。
)3)目标控制原则是，在给定的步数内，如果当前的最佳值没有变化，则和规则2一样，可以结束计算。
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