Bayesian Tabu Search — Orientação probabilística integrada com busca local baseada em memória
Bayesian Tabu Search (BTS) é uma meta-heurística híbrida que acopla o mecanismo de proibição de movimentos baseado em memória da Tabu Search clássica com um modelo probabilístico Bayesiano. O componente Bayesiano aprende com avaliações passadas para pontuar movimentos candidatos, focando a busca em regiões promissoras, enquanto a lista tabu previne ciclos. Essa combinação reduz avaliações de função desperdiçadas em problemas de otimização combinatória e contínua caros.
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Fontes
- Glover, F. (1989). Tabu search — Part I. ORSA Journal on Computing, 1(3), 190–206. DOI: 10.1287/ijoc.1.3.190 ↗
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Tabu Search — Probabilistic guidance integrated with memory-based local search. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/simulation/bayesian-tabu-search
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