Process / pipelineSimulation / optimization
확률적 타부 탐색 — 메모리를 갖춘 무작위 메타휴리스틱
확률적 타부 탐색(STS)은 고전적 타부 탐색의 확장으로, 이웃 탐색 및 이동 선택 단계에 무작위성을 도입합니다. 최근 방문한 해법을 금지하는 타부 메모리와 확률적 수락 또는 무작위 후보 샘플링을 결합함으로써, STS는 지역 최적점을 더 효과적으로 탈출하고 결정론적 TS가 통과하지 못할 수 있는 험난한 해법 공간을 탐색합니다.
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출처
- Glover, F. (1990). Tabu search: A tutorial. Interfaces, 20(4), 74-94. DOI: 10.1287/inte.20.4.74 ↗
- Hu, J., Fu, M. C., & Marcus, S. I. (2007). A model reference adaptive search method for global optimization. Operations Research, 55(3), 549-568. DOI: 10.1287/opre.1060.0367 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Tabu Search — Randomized metaheuristic optimization with tabu memory. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/stochastic-tabu-search
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