【算法】禁忌搜索算法(Tabu Search，TS)超详细通俗解析附C++代码实例

01 什么是禁忌搜索算法？

1.1 先从爬山算法说起

爬山算法从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。 如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值 (既山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点来，替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的。如此循环直到达到最高点。因为不是全面搜索，所以结果可能不是最佳。

1.2 再到局部搜索算法

局部搜索算法是从爬山法改进而来的。局部搜索算法的基本思想：在搜索过程中，始终选择当前点的邻居中与离目标最近者的方向搜索。同样，局部搜索得到的解不一定是最优解。

1.3 然后到禁忌搜索算法

为了找到“全局最优解”，就不应该执着于某一个特定的区域。于是人们对局部搜索进行了改进，得出了禁忌搜索算法。

禁忌（Tabu Search）算法是一种亚启发式(meta-heuristic)随机搜索算法，它从一个初始可行解出发，选择一系列的特定搜索方向（移动）作为试探，选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。为了避免陷入局部最优解，TS搜索中采用了一种灵活的“记忆”技术，对已经进行的优化过程进行记录和选择，指导下一步的搜索方向，这就是Tabu表的建立。

1.4 最后打个比方

为了找出地球上最高的山，一群有志气的兔子们开始想办法。

1. 爬山算法
   兔子朝着比现在高的地方跳去。他们找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是爬山法，它不能保证局部最优值就是全局最优值。

2. 禁忌搜索算法
   兔子们知道一个兔的力量是渺小的。他们互相转告着，哪里的山已经找过，并且找过的每一座山他们都留下一只兔子做记号。他们制定了下一步去哪里寻找的策略。这就是禁忌搜索。

02 思想和过程

2.1