Multi-objektiv Tabu-søk (MOTS) — Metaheuristikk for Pareto-optimale løsninger
Multi-objektiv Tabu-søk (MOTS) er en metaheuristisk algoritme som utvider det klassiske Tabu-søk-rammeverket for å samtidig optimalisere to eller flere motstridende objektivfunksjoner. I stedet for et enkelt optimum, søker den å approksimere Pareto-fronten — settet av løsninger der ingen objektiv kan forbedres uten å forverre en annen — noe som gjør den egnet for komplekse kombinatoriske og kontinuerlige optimaliseringsproblemer innen ingeniørfag, logistikk og operasjonsanalyse.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-objective Tabu Search (MOTS) — Metaheuristic optimization for multiple conflicting objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/no/simulation/multi-objective-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.
- Multi-Objective Ant Colony Optimization (MOACO)Simulering↔ compare
- Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA)Simulering↔ compare
- Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)Simulering↔ compare
- Multi-Objective Simulated Annealing (MOSA)Simulering↔ compare
- Tabu Search – Lokalt søk metaheuristikkOptimering↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →