タブー探索とは
タブー探索（Tabu Search）とは、組み合わせ最適化問題における局所探索法の改良手法であり、探索の効率化と局所最適解からの脱出を目的としたアルゴリズムのことです。
タブー探索は、組み合わせ最適化問題において、より良い解を効率的に探索するためのメタヒューリスティックアルゴリズムです。局所探索法の欠点である局所最適解への収束を回避し、大域的な最適解の探索を可能にします。
タブー探索の仕組み
タブー探索は、現在の解の近傍にある解を評価し、最も良い解に移動する「近傍探索」を基本とします。ただし、過去に訪れた解や操作を「タブーリスト」に記録し、一定期間はそれらの解や操作を禁止することで、探索の繰り返し（サイクリング）を防ぎます。
タブーリスト
タブーリストには、過去の解や操作に関する情報が記録されます。タブーリストの長さは固定されており、新しい情報が追加されると古い情報が削除されます。これにより、探索の多様性を維持し、局所最適解からの脱出を促進します。
近傍探索
現在の解の近傍にある解を評価し、最も良い解を選択します。この際、タブーリストに登録されている解や操作は選択対象から除外されます。
終了条件
探索の終了条件は、以下のいずれかになります。
- 指定された探索回数に達した場合
- 指定された時間内に改善が見られなかった場合
- 十分な品質の解が見つかった場合
タブー探索のメリット
- 局所最適解からの脱出: タブーリストにより、探索の繰り返しを防ぎ、局所最適解からの脱出を可能にします。
- 多様な問題への適用: 組み合わせ最適化問題であれば、幅広い問題に適用できます。
- 効率的な探索: 近傍探索とタブーリストの組み合わせにより、効率的な探索が可能です。
タブー探索のデメリット
- パラメータ設定の難しさ: タブーリストの長さや近傍の定義など、適切なパラメータ設定が必要です。
- 計算コスト: 大規模な問題では、計算コストが高くなる場合があります。
- 最適解の保証がない: メタヒューリスティックアルゴリズムであるため、最適解が保証されません。
タブー探索の応用例
- スケジューリング問題: 効率的な作業スケジュール作成
- 経路最適化問題: 最短経路や最適な配送ルートの探索
- 施設配置問題: 最適な施設配置の決定
- ポートフォリオ最適化: 金融における最適な資産配分
タブー探索は、組み合わせ最適化問題において、効率的な解探索を可能にする強力なアルゴリズムです。適切なパラメータ設定と問題への適用により、様々な最適化問題の解決に貢献します。
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