Heuristiken

Steuerung untergeordneter
Methoden
Tabu-
Bedingungen
3.3 Tabu Search
Tabu Search ist eine Metaheuristik zur Lösung komplexer mathematischer
Optimierungsprobleme, die 1977 von GLOVER vorgestellt wurde []. Sie steuert
untergeordnete Optimierungsmethoden so, dass lokale Optima überwunden
werden können. Als untergeordnete Methoden kommen prinzipiell alle Methoden
in Betracht, die zur Bestimmung lokaler Optima eingesetzt werden können.
In jeder Iteration von Tabu Search wird mit solch einem Verfahren ein lokales
Optimum bestimmt. Ist ein Abbruchkriterium nicht erfüllt, so wählt Tabu
Search einen geeigneten Übergang in einen neuen Bereich des Suchraumes, in
dem eventuell eine Verbesserung des Zielfunktionswertes möglich ist. Es ist jedoch
auch eine vorübergehende Verschlechterung erlaubt.
Die Suche im gesamten Lösungsraum wird durch Tabu-Bedingungen eingeschränkt.
Dies haben das Ziel, das Durchlaufen von Zyklen zu verhindern.
Dies ist wichtig, da sonst bei Schritten, die nicht weit genug vom aktuellen
lokalen Optimum wegführen, wieder ein bereits untersuchtes lokales Optimum
aufgesucht werden kann.
Tabu Search ermöglicht somit einerseits eine intensive lokale Suche mittels der
untergeordneten Optimierungsmethode und andererseits eine globale Diversifizierung
der Suche im gesamten Lösungsraum.
Anwendung Tabu Search wurde ursprünglich zur Lösung kombinatorischer MILP-Probleme
entwickelt. Der heutige Einsatzbereich reicht jedoch vom Scheduling über Travelling
Salesman Probleme, Quadratische Zuordnungsprobleme [] bis hin zu Clusterproblemen.
GLOVER [] und Kuhn [] geben einen umfassenden Überblick über die verschiedenen
Anwendungsbereiche.
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