禁忌搜索算法（TS）
思想
禁忌搜索(Tabu Search, TS)也是属于模拟人类智能的一种优化算法。
原理
禁忌搜索算法是组合优化算法的一种，是局部搜索算法的扩展。禁忌搜索算法是人工智能在组合优化算法中的一个成功应用。禁忌搜索算法的特点是采用了禁忌技术。所谓禁忌就是禁止重复前面的工作。禁忌搜索算法用一个禁忌表记录下已经到达过的局部最优点，在下一次搜索中，利用禁忌表中的信息不再或有选择地搜索这些点。
过程
禁忌
禁忌对象：是指禁忌表中被禁的那些变化元素。禁忌对象的选择可以根据具体问题而制定。例如在旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）中可以将交换的城市对作为禁忌对象，也可以将总路径长度作为禁忌对象。
禁忌长度：禁多久（禁掉的东西什么时候放出来？禁忌长度过短，会导致循环；禁忌长度过长，会导致计算时间过长。主要对解的收敛速度有影响）
禁忌表：包括禁忌对象和禁忌长度（总的来说就是：怎么禁？）
候选集：邻域中可行解的选取？（候选集的大小，过大增加计算内存和计算时间，过小过早陷入局部最优）
特赦（藐视）原则
（1）基于评价值的规则，若出现一个解的目标值好于前面任何一个最佳候选解，可特赦；
（2）基于最小错误的规则，若所有对象都被禁忌，特赦一个评价值最小的解；
应用案例
问题：已知一个旅行商问题为四城市（a，b，c，d）问题，城市间的距离如矩阵D所示，为方便起见，假设邻域映射定义为两个城市位置对换，而始点和终点城市都是a。请分析使用禁忌搜索算法求解该问题的前面三代的过程与主要步骤。
分析：由于题目假设了邻域构造的方式，而且规定了始点和终点都是城市a，因此，在以下的求解过程中，我们不使用城市a和其他城市进行交换，这样的操作并不会影响全局寻优的能力。