禁忌搜索（TS） —— 理论、案例与交互式 GUI 实现

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禁忌搜索（TS） —— 理论、案例与交互式 GUI 实现

一、引言

在求解组合优化问题和高维搜索问题中，传统算法容易陷入局部最优或搜索效率低下。禁忌搜索（Tabu Search, TS） 是一种基于局部搜索的元启发式算法，通过记录最近搜索历史（禁忌表）来避免陷入循环和局部最优，从而提高全局搜索能力。禁忌搜索在调度、路径规划、资源分配、生产调度等领域具有广泛应用。

本文将详细介绍禁忌搜索的基本原理、数学模型及算法流程，并结合典型案例展示其在实际问题中的应用。此外，我们还提供了一份基于 Python 与 PyQt6 实现的交互式 GUI 演示系统代码示例，帮助用户直观了解 TS 算法的求解过程和禁忌策略如何引导搜索跳出局部最优。

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二、禁忌搜索基本原理

2.1 算法背景

禁忌搜索是一种利用记忆机制来改进局部搜索的算法。其主要思想是：在局部搜索过程中，记录最近访问的解或操作（称为禁忌表）