Multi-objective Tabu Search
Multi-objective Tabu Search (MOTS) is a metaheuristic algorithm that extends the classic Tabu Search framework to simultaneously optimize two or more conflicting objective functions. Instead of a single optimum, it seeks to approximate the Pareto front — the set of solutions where no objective can be improved without worsening another — making it suitable for complex combinatorial and continuous optimization problems in engineering, logistics, and operations research.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
- 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. · URL
- Glover, F. (1989). Tabu Search — Part I. ORSA Journal on Computing, 1(3), 190–206. · DOI 10.1287/ijoc.1.3.190
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.