Pencarian Tabu Multi-objektif (MOTS) — Metaheuristik untuk solusi Pareto-optimal
Pencarian Tabu Multi-objektif (MOTS) adalah algoritma metaheuristik yang memperluas kerangka Pencarian Tabu klasik untuk secara simultan mengoptimalkan dua atau lebih fungsi tujuan yang saling bertentangan. Alih-alih satu optimum tunggal, algoritma ini berupaya mendekati front Pareto — himpunan solusi di mana tidak ada tujuan yang dapat ditingkatkan tanpa memperburuk tujuan lain — sehingga cocok untuk masalah optimasi kombinatorial dan kontinu yang kompleks dalam bidang teknik, logistik, dan riset operasi.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
- Glover, F. (1989). Tabu Search — Part I. ORSA Journal on Computing, 1(3), 190–206. DOI: 10.1287/ijoc.1.3.190 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-objective Tabu Search (MOTS) — Metaheuristic optimization for multiple conflicting objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/id/simulation/multi-objective-tabu-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.
- Optimasi Koloni Semut Multi-Objektif (MOACO)Simulasi↔ compare
- Algoritma Genetika Multi-Objektif (MOGA)Simulasi↔ compare
- Optimasi Kawanan Partikel Multi-Objektif (MOPSO)Simulasi↔ compare
- Simulated Annealing Multi-Objektif (MOSA)Simulasi↔ compare
- Tabu SearchOptimasi↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →