Process / pipelineSimulation / optimization

Búsqueda Tabú Bayesiana — Guía probabilística integrada con búsqueda local basada en memoria

La Búsqueda Tabú Bayesiana (BTS, por sus siglas en inglés) es una metaheurística híbrida que acopla el mecanismo de movimiento prohibido basado en memoria de la Búsqueda Tabú clásica con un modelo probabilístico bayesiano. El componente bayesiano aprende de evaluaciones pasadas para puntuar movimientos candidatos, enfocando la búsqueda en regiones prometedoras, mientras que la lista tabú previene el ciclado. Esta combinación reduce las evaluaciones de función desperdiciadas en problemas de optimización combinatoria y continua costosos.

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Fuentes

  1. Glover, F. (1989). Tabu search — Part I. ORSA Journal on Computing, 1(3), 190–206. DOI: 10.1287/ijoc.1.3.190
  2. 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

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Tabu Search — Probabilistic guidance integrated with memory-based local search. ScholarGate. https://scholargate.app/es/simulation/bayesian-tabu-search

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ScholarGateBayesian Tabu Search (Bayesian Tabu Search — Probabilistic guidance integrated with memory-based local search). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/simulation/bayesian-tabu-search · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026