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启发式算法

启发式算法是一种计算机算法，它试图解决某个问题的最优解，而不是找到所有解的算法。它的运作方式是，通过不断尝试新的解决方案，并评估其可能性来获得最优解。启发式算法常常在计算机图形学、人工智能等领域中使用。

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从枚举到贪心再到启发式（下）启发式算法：在一个合理的求解资源范围内（合理的时间，合理的内存开销等）求得一个较为满意的解。目前主要包括邻域搜索和群体仿生两大类。

对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（HeuristicAlgorithm）。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律，也有来自人类积累的工作经验。

现阶段，启发式算法以仿自然体算法为主，主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。目前比较通用的启发式算法一般有模拟退火算法（SA）、遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）。

元启发式算法（MetaHeuristic Algorigthm）是启发式算法的改进，它是随机算法与局部搜索算法相结合的产物，常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法及神经网络算法等。

求最短配送路径的话应该是TSP问题吧，不应该是VRP问题。LINGO能很好地求解这两类模型，但用的整数规划原理或动态规划原理，不能用禁忌搜索。禁忌搜索，就用C或许能解决。

1、在搜索中，构造一个短期循环记忆表-禁忌表，禁忌表中存放刚刚进行过的 |T|（T称为禁忌表）个邻居的移动，这种移动即解的简单变化。禁忌表中的移动称为禁忌移动。

2、禁忌搜索是对人类思维过程本身的一种模拟，它通过对一些局部最优解的禁忌（也可以说是记忆）达到接纳一部分较差解，从而跳出局部搜索的目的。因而在计算搜索领域有着广泛应用。

3、禁忌搜索（Tabu Search或Taboo Search，简称TS）的思想最早由Glover(1986)提出，它是对局部领域搜索的一种扩展，是一种全局逐步寻优算法，是对人类智力过程的一种模拟。

4、禁忌搜索就是对于找到的一部分局部最优解，有意识地避开它（但不是完全隔绝），从而获得更多的搜索区间。兔子们找到了泰山，它们之中的一只就会留守在这里，其他的再去别的地方寻找。

5、禁忌搜索是人工智能的一种体现，是局部领域搜索的一种扩展。

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