वैरिएबल नेबरहुड सर्च (VNS)
वैरिएबल नेबरहुड सर्च (VNS) एक मेटा-ह्यूरिस्टिक अनुकूलन ढाँचा है जिसे 1997 में म्लाडेनोविक और हैन्सन द्वारा प्रस्तुत किया गया था। यह पूर्वनिर्धारित नेबरहुड संरचनाओं के एक सेट के बीच व्यवस्थित रूप से स्विच करके स्थानीय इष्टतम से बच निकलता है — पहले वर्तमान समाधान (शेक करना) को विचलित करके खोज स्थान के एक अलग क्षेत्र तक पहुँचता है, फिर उस क्षेत्र के भीतर एक स्थानीय खोज लागू करता है, और अंत में नए समाधान को तभी स्वीकार करता है जब वह मौजूदा समाधान में सुधार करता हो। यह विधि संयोजनात्मक समस्याओं (रूटिंग, शेड्यूलिंग, ग्राफ समस्याएँ) के साथ-साथ निरंतर अनुकूलन को संभालने के लिए पर्याप्त लचीली है, जिससे यह संचालन अनुसंधान में सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली नेबरहुड-आधारित मेटा-ह्यूरिस्टिक्स में से एक बन गई है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Variable Neighborhood Search (VNS). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/optimization/variable-neighborhood-search
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