Process / pipelineSimulation / optimization
Multi-objective Tabu Search (MOTS) — 파레토 최적 해를 위한 메타휴리스틱
Multi-objective Tabu Search (MOTS)는 두 개 이상의 상충하는 목적 함수를 동시에 최적화하기 위해 고전적인 Tabu Search 프레임워크를 확장한 메타휴리스틱 알고리즘입니다. 단일 최적해가 아닌, 하나의 목적을 개선하려면 다른 목적을 악화시켜야 하는 해 집합인 파레토 최전선(Pareto front)을 근사하는 것을 목표로 하므로, 공학, 물류, 운영 연구 분야의 복잡한 조합 및 연속 최적화 문제에 적합합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-objective Tabu Search (MOTS) — Metaheuristic optimization for multiple conflicting objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/multi-objective-tabu-search
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