Tabu Search
禁忌搜索从一个初始状态出发，选择一系列的特定搜索方向作为试探，选择让
算法过程
- 给定一个禁忌表，选定一个初始状态
- 如果满足停止规则，停止搜索
- 否则，在
的邻域中选出满足不受禁忌约束的候选集 ，在 中选择一个 最高的状态 ，把 当作新的状态进行邻域搜索，同时把这一切记载进入历史
禁忌长度
控制其他变量，单从禁忌长度来讲，禁忌长度越短，机器内存占用越少，解禁范围更大，但容易造成搜索循环（实际搜索的范围很小），禁忌长度过长容易导致计算时间长
特赦原则
对于在禁忌中的状态，如果出现下面的情况，不管现在状态的禁忌长度如何，均设为
- 基于评价值的规则：若出现一个解的目标值，好于前面任何一个最佳候选解，可特赦
- 基于最小错误的规则：若所有对象都被禁忌，特赦一个评价值最小的解
- 基于影响力的规则：可以特赦对目标值影响大的状态
候选集
候选集的大小，过大增加计算内存和计算时间，过小过早陷入局部最优，可以选择所有邻居，也可以选择表现较好的邻居，还可以随机选择几个邻居
评价函数
评价函数分为直接评价函数和间接评价函数，直接评价函数没什么好讲的，间接评价函数是一个反映目标函数特性的函数，会比目标函数的计算更加简洁，用以减少计算时间等