ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Bayesian Tabu Search — Probabilistisk veiledning integrert med minnebasert lokalt søk

Bayesian Tabu Search (BTS) er en hybrid metaheuristikk som kobler den minnebaserte mekanismen for forbudte trekk i klassisk Tabu Search med en bayesiansk sannsynlighetsmodell. Den bayesianske komponenten lærer av tidligere evalueringer for å score kandidattrekk, og fokuserer søket på lovende regioner, mens tabulisten forhindrer sykluser. Denne kombinasjonen reduserer bortkastede funksjonsevalueringer i kostbare kombinatoriske og kontinuerlige optimaliseringsproblemer.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

Kilder

  1. Glover, F. (1989). Tabu search — Part I. ORSA Journal on Computing, 1(3), 190–206. DOI: 10.1287/ijoc.1.3.190
  2. Bergstra, J., Bardenet, R., Bengio, Y., Kegl, B. (2011). Algorithms for hyper-parameter optimization. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 24, 2546–2554. link

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Tabu Search — Probabilistic guidance integrated with memory-based local search. ScholarGate. https://scholargate.app/no/simulation/bayesian-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
ScholarGateBayesian Tabu Search (Bayesian Tabu Search — Probabilistic guidance integrated with memory-based local search). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/simulation/bayesian-tabu-search · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026