Process / pipelineSimulation / optimization
Multi-objective Tabu Search (MOTS) — パレート最適解のためのメタヒューリスティクス
Multi-objective Tabu Search (MOTS) は、互いに競合する2つ以上の目的関数を同時に最適化するために、古典的な Tabu Search の枠組みを拡張したメタヒューリスティックアルゴリズムである。単一の最適解ではなく、パレートフロンティア（ある目的関数を改善しようとすると別の目的関数が悪化するような解の集合）の近似を求めるため、工学、物流、オペレーションズリサーチにおける複雑な組み合わせ最適化問題や連続最適化問題に適している。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-objective Tabu Search (MOTS) — Metaheuristic optimization for multiple conflicting objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/multi-objective-tabu-search
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