Process / pipelineSimulation / optimization

Stohastiskā Tabu meklēšana — randomizēta metaheuristika ar atmiņu

Stohastiskā Tabu meklēšana (STS) ir klasiskās Tabu meklēšanas paplašinājums, kas ievieš randomizāciju kaimiņu izpētes un gājienu izvēles fāzēs. Apvienojot tabu atmiņu — kas aizliedz nesen apmeklētus risinājumus — ar probabilitātes pieņemšanu vai gadījuma kandidātu izlasi, STS efektīvāk izkļūst no lokālajiem optimiem un izpēta nelīdzenas risinājumu ainavas, kuras deterministiskā TS var nespēt šķērsot.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Avoti

  1. Glover, F. (1990). Tabu search: A tutorial. Interfaces, 20(4), 74-94. DOI: 10.1287/inte.20.4.74
  2. 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

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Tabu Search — Randomized metaheuristic optimization with tabu memory. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/simulation/stochastic-tabu-search

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Uz to atsaucas

ScholarGateStochastic Tabu Search (Stochastic Tabu Search — Randomized metaheuristic optimization with tabu memory). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/simulation/stochastic-tabu-search · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026