Căutarea Tabu Multi-Obiectiv (MOTS) — Metaeuristică pentru soluții Pareto-optime
Căutarea Tabu Multi-Obiectiv (MOTS) este un algoritm metaheuristic care extinde cadrul clasic al Căutării Tabu pentru a optimiza simultan două sau mai multe funcții obiectiv conflictuale. În loc de un singur optim, caută să aproximeze frontul Pareto — mulțimea soluțiilor unde niciun obiectiv nu poate fi îmbunătățit fără a-l înrăutăți pe altul — făcându-l potrivit pentru probleme complexe de optimizare combinatorie și continuă în inginerie, logistică și cercetarea operațională.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-objective Tabu Search (MOTS) — Metaheuristic optimization for multiple conflicting objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Optimizarea Multi-Obiectiv Bazată pe Colonia de Furnici (MOACO)Simulare↔ compare
- Algoritm Genetic Multi-Obiectiv (MOGA)Simulare↔ compare
- Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)Simulare↔ compare
- Simulated Annealing Multi-Obiectiv (MOSA)Simulare↔ compare
- Metaeuristică de Căutare LocalăOptimizare↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →