Bayesian Tabu Search — Guidage probabiliste intégré à une recherche locale basée sur la mémoire
Bayesian Tabu Search (BTS) est une métaheuristique hybride qui couple le mécanisme de mouvement interdit basé sur la mémoire de la recherche tabou classique avec un modèle probabiliste bayésien. Le composant bayésien apprend des évaluations passées pour évaluer les mouvements candidats, concentrant la recherche sur les régions prometteuses, tandis que la liste tabou empêche le cyclage. Cette combinaison réduit les évaluations de fonctions inutiles dans les problèmes d'optimisation combinatoire et continue coûteux.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Tabu Search — Probabilistic guidance integrated with memory-based local search. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/simulation/bayesian-tabu-search
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