Bayesian Tabu Search — Hướng dẫn xác suất tích hợp với tìm kiếm cục bộ dựa trên bộ nhớ

Bayesian Tabu Search (BTS) là một siêu thuật toán lai ghép kết hợp cơ chế cấm di chuyển dựa trên bộ nhớ của Tabu Search cổ điển với mô hình xác suất Bayes. Thành phần Bayes học hỏi từ các đánh giá trong quá khứ để xếp hạng các di chuyển ứng viên, tập trung tìm kiếm vào các vùng hứa hẹn trong khi danh sách cấm ngăn chặn sự lặp lại. Sự kết hợp này làm giảm số lần đánh giá hàm bị lãng phí trong các bài toán tối ưu tổ hợp và liên tục tốn kém.