Bayesian Tabu Search — Probabilistische Führung integriert mit speicherbasiierter lokaler Suche
Bayesian Tabu Search (BTS) ist eine hybride Metaheuristik, die den speicherbasierten Mechanismus zur Vermeidung von Zügen des klassischen Tabu Search mit einem probabilistischen Bayes'schen Modell koppelt. Die Bayes'sche Komponente lernt aus vergangenen Auswertungen, um Kandidatenzüge zu bewerten, wodurch die Suche auf vielversprechende Regionen fokussiert wird, während die Tabu-Liste Zyklen verhindert. Diese Kombination reduziert verschwendete Funktionsauswertungen bei teuren kombinatorischen und kontinuierlichen Optimierungsproblemen.
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Quellen
- Glover, F. (1989). Tabu search — Part I. ORSA Journal on Computing, 1(3), 190–206. DOI: 10.1287/ijoc.1.3.190 ↗
- Bergstra, J., Bardenet, R., Bengio, Y., Kegl, B. (2011). Algorithms for hyper-parameter optimization. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 24, 2546–2554. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Tabu Search — Probabilistic guidance integrated with memory-based local search. ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/bayesian-tabu-search
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