用于求解多峰函数的并行禁忌搜索算法

Parallel tabu search algorithm for solving multi-peak function

在求解多峰函数(multi-modal function)最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法。但是,在实际领域中存在着多峰函数不可微、不可导、非处处连续等各种问题,提出了一种基于搜索空间划分的并行禁忌搜索(parallel tabu search,PTS)算法。首先利用并行策略解决了禁忌搜索(tabu search,TS)对初始解好快的强依赖性;其次,添加了校正算子有效取消了邻域解的盲区;然后,通过设计邻域收缩因子可自适应调整邻域空间,加强优良解的搜索。利用MATLAB对测试函数进行仿真实验,实验结果表明,算法可以快速稳定地搜索到多峰函数的最优解。