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Multi-objective Tabu Search (MOTS) — पारेटो-इष्टतम समाधानों के लिए मेटाहेयुरिस्टिक

Multi-objective Tabu Search (MOTS) एक मेटाहेयुरिस्टिक एल्गोरिथम है जो दो या दो से अधिक परस्पर विरोधी उद्देश्य फलनों को एक साथ अनुकूलित करने के लिए क्लासिक Tabu Search फ्रेमवर्क का विस्तार करता है। एकल इष्टतम के बजाय, यह पारेटो फ्रंट के सेट का अनुमान लगाने का प्रयास करता है - समाधानों का वह सेट जहां किसी अन्य उद्देश्य को खराब किए बिना किसी एक उद्देश्य में सुधार नहीं किया जा सकता है - जिससे यह इंजीनियरिंग, लॉजिस्टिक्स और संचालन अनुसंधान में जटिल संयोजी और सतत अनुकूलन समस्याओं के लिए उपयुक्त हो जाता है।

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स्रोत

  1. Hansen, M. P. (1997). Tabu search for multiobjective optimization: MOTS. Presented at the 13th International Conference on Multiple Criteria Decision Making (MCDM), Cape Town, South Africa. link
  2. Glover, F. (1989). Tabu Search — Part I. ORSA Journal on Computing, 1(3), 190–206. DOI: 10.1287/ijoc.1.3.190

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ScholarGate. (2026, June 3). Multi-objective Tabu Search (MOTS) — Metaheuristic optimization for multiple conflicting objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/multi-objective-tabu-search

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इनमें संदर्भित

ScholarGateMulti-objective Tabu Search (Multi-objective Tabu Search (MOTS) — Metaheuristic optimization for multiple conflicting objectives). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/simulation/multi-objective-tabu-search · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026