ベイズ的タブー探索 — 確率的誘導を記憶ベース局所探索に統合

ベイズ的タブー探索（BTS）は、古典的タブー探索の記憶ベースの禁止移動メカニズムとベイズ確率モデルを組み合わせたハイブリッドメタヒューリスティックである。ベイズ成分は過去の評価から学習して候補移動をスコアリングし、探索を有望な領域に集中させる一方、タブーリストは循環を防ぐ。この組み合わせは、高価な組み合わせ最適化問題および連続最適化問題における無駄な関数評価を削減する。