חיפוש סביבות משתנות (VNS)
חיפוש סביבות משתנות (VNS) היא מסגרת אופטימיזציה מטה-היוריסטית שהוצגה על ידי מלאדנוביץ' והנסן בשנת 1997. היא מתחמקת מאופטימום מקומי על ידי מעבר שיטתי בין קבוצה מוגדרת מראש של מבני סביבה — תחילה משבשת את הפתרון הנוכחי (shaking) כדי להגיע לאזור אחר במרחב החיפוש, לאחר מכן מיישמת חיפוש מקומי בתוך אותו אזור, ולבסוף מקבלת את הפתרון החדש רק אם הוא משפר את הפתרון הנוכחי הטוב ביותר. השיטה גמישה מספיק כדי לטפל בבעיות קומבינטוריות (ניתוב, תזמון, בעיות גרפים) וכן באופטימיזציה רציפה, מה שהופך אותה לאחת המטה-היוריסטיקות מבוססות-הסביבה הנפוצות ביותר בחקר ביצועים.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Mladenović, N. & Hansen, P. (1997). Variable Neighborhood Search. Computers & Operations Research, 24(11), 1097–1100. DOI: 10.1016/S0305-0548(97)00031-2 ↗
- Hansen, P., Mladenović, N., Brimberg, J. & Pérez, J.A.M. (2019). Variable Neighborhood Search: Basics and Variants. EURO Journal on Computational Optimization, 7(1), 3–56. DOI: 10.1007/978-3-319-91086-4_3 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Variable Neighborhood Search (VNS). ScholarGate. https://scholargate.app/he/optimization/variable-neighborhood-search
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- אלגוריתם גנטיאופטימיזציה↔ compare
- Harmony Searchאופטימיזציה↔ compare
- חישול מדומהאופטימיזציה↔ compare
- חיפוש טאבואופטימיזציה↔ compare