Ricerca Tabù Multi-obiettivo (MOTS) — Metaeuristica per soluzioni Pareto-ottimali
La Ricerca Tabù Multi-obiettivo (MOTS) è un algoritmo meta-euristico che estende il classico framework della Ricerca Tabù per ottimizzare simultaneamente due o più funzioni obiettivo conflittuali. Invece di un singolo ottimo, cerca di approssimare il fronte di Pareto — l'insieme di soluzioni in cui nessun obiettivo può essere migliorato senza peggiorarne un altro — rendendola adatta a complessi problemi di ottimizzazione combinatoria e continua in ingegneria, logistica e ricerca operativa.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-objective Tabu Search (MOTS) — Metaheuristic optimization for multiple conflicting objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/multi-objective-tabu-search
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- Multi-Objective Ant Colony Optimization (MOACO)Simulazione↔ compare
- Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA)Simulazione↔ compare
- Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)Simulazione↔ compare
- Ricottura Simulata Multi-Obiettivo (MOSA)Simulazione↔ compare
- Ricerca TabùOttimizzazione↔ compare
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