Ricerca Tabu Bayesiana — Guida probabilistica integrata con ricerca locale basata sulla memoria
La Ricerca Tabu Bayesiana (BTS) è una metaeuristica ibrida che accoppia il meccanismo di mosse proibite basato sulla memoria della Ricerca Tabu classica con un modello probabilistico Bayesiano. La componente Bayesiana apprende dalle valutazioni passate per assegnare un punteggio alle mosse candidate, focalizzando la ricerca su regioni promettenti mentre la lista tabu previene il ciclaggio. Questa combinazione riduce le valutazioni di funzione sprecate in problemi di ottimizzazione combinatoria e continua costosi.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Tabu Search — Probabilistic guidance integrated with memory-based local search. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/bayesian-tabu-search
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