ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Bayesian Tabu Search — Probabilistisk vägledning integrerad med minnesbaserad lokal sökning

Bayesian Tabu Search (BTS) är en hybrid metaheuristik som kombinerar den minnesbaserade mekanismen för förbjudna drag i klassisk Tabu Search med en Bayesiansk probabilistisk modell. Den Bayesianska komponenten lär sig från tidigare utvärderingar för att poängsätta kandidatdrag, vilket fokuserar sökningen på lovande regioner medan tabulistan förhindrar cykler. Denna kombination minskar slöseri med funktionsutvärderingar i kostsamma kombinatoriska och kontinuerliga optimeringsproblem.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Tabu Search — Probabilistic guidance integrated with memory-based local search. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/simulation/bayesian-tabu-search · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026