Multi-objective Tabu Search (MOTS) — Siêu thuật toán cho các nghiệm Pareto tối ưu
Multi-objective Tabu Search (MOTS) là một thuật toán siêu nghiệm (metaheuristic) mở rộng khuôn khổ Tabu Search cổ điển để đồng thời tối ưu hóa hai hoặc nhiều hàm mục tiêu xung đột. Thay vì một điểm tối ưu duy nhất, nó tìm cách xấp xỉ mặt trận Pareto (Pareto front) — tập hợp các nghiệm mà tại đó không thể cải thiện một mục tiêu nào mà không làm xấu đi một mục tiêu khác — làm cho nó phù hợp với các bài toán tối ưu tổ hợp và liên tục phức tạp trong kỹ thuật, logistics và nghiên cứu vận hành.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-objective Tabu Search (MOTS) — Metaheuristic optimization for multiple conflicting objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Tối ưu hóa bầy kiến đa mục tiêu (MOACO)Mô phỏng↔ compare
- Thuật toán Di truyền Đa Mục tiêu (MOGA)Mô phỏng↔ compare
- Tối ưu hóa Đàn Hạt Đa Mục Tiêu (MOPSO)Mô phỏng↔ compare
- Multi-Objective Simulated Annealing (MOSA)Mô phỏng↔ compare
- Tìm kiếm Cấm kỵTối ưu hóa↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →