記事「タブーサーチ(TS)」についてのディスカッション

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この記事では、最初期かつ最も広く知られているメタヒューリスティック手法の一つであるタブーサーチアルゴリズムについて解説します。初期解の選択や近傍解の探索から始め、特にタブーリストの活用に焦点を当てながら、アルゴリズムの動作を詳しく見ていきます。本記事では、タブーサーチの主要な特徴と要素について取り上げます。

タブーサーチの中核にあるのは適応型メモリであり、これは単に過去の解を避けるだけでなく、過去の操作履歴を踏まえて探索プロセスそのものを制御する役割を担います。その後、マヌエル・ラグーナやラファエル・マルティといった研究者によって発展が続けられ、タブーサーチは生産計画、財務分析、通信工学など、非常に広範な分野での応用が可能となりました。今日でも、深い分析と高度な計算を要する複雑な組合せ最適化問題に対して、有効なツールとして利用されています。

このようにタブーサーチは、革新的な発想が探索アルゴリズムをいかに進化させ、科学技術に新たな可能性をもたらすかを示す好例と言えるでしょう。このアルゴリズムは元々、巡回セールスマン問題やナップサック問題などの特定の組み合わせ問題を解決するために開発されましたが、この記事では、連続探索空間の問題を含む、より一般的な最適化問題を解決できるようにするための古典的なアルゴリズムの修正について説明します。 


作者: Andrey Dik

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