Tabu Search
Tabu Search (TS) adalah metode pencarian metaheuristik yang menggunakan metode pencarian lokal untuk optimasi matematis. Metode ini diciptakan oleh Fred W. Glover pada tahun 1986 dan diformalkan pada tahun 1989.
Pencarian lokal mengambil solusi potensial untuk suatu masalah dan memeriksa tetangga-tetangganya secara langsung (solusi yang mirip kecuali beberapa detail kecil) dengan harapan menemukan solusi yang lebih baik. Metode pencarian lokal memiliki kecenderungan untuk terjebak di wilayah suboptimal atau di dataran tinggi di mana banyak solusi memiliki tingkat kecocokan yang sama.
Tabu Search meningkatkan kinerja pencarian lokal dengan melonggarkan aturan dasarnya. Pertama, pada setiap langkah, gerakan yang memperburuk solusi dapat diterima jika tidak ada gerakan yang memperbaiki yang tersedia (seperti ketika pencarian terjebak pada minimum lokal yang ketat). Selain itu, larangan (dari situlah istilah "tabu" berasal) diberlakukan untuk mencegah pencarian kembali ke solusi yang sudah dikunjungi sebelumnya.
Implementasi dari Tabu Search menggunakan struktur memori yang menggambarkan solusi yang telah dikunjungi atau aturan-aturan yang diberikan oleh pengguna. Jika solusi potensial telah dikunjungi dalam periode waktu tertentu atau telah melanggar suatu aturan, maka solusi tersebut ditandai sebagai "tabu" (dilarang), sehingga algoritma tidak mempertimbangkan kemungkinan tersebut secara berulang-ulang.
Latar Belakang
Tabu Search adalah algoritma metaheuristik untuk memecahkan masalah optimasi kombinatorial (masalah yang memerlukan konfigurasi optimal dan pemilihan opsi).Aplikasi Tabu Search saat ini mencakup bidang-bidang seperti perencanaan sumber daya, telekomunikasi, desain VLSI, analisis keuangan, penjadwalan, perencanaan ruang, distribusi energi, teknik molekuler, logistik, pemilahan pola, manufaktur fleksibel, pengelolaan limbah, eksplorasi mineral, analisis biomedis, dan lingkungan.
Konservasi alam dan banyak lagi. Dalam beberapa tahun terakhir, jurnal dari berbagai bidang telah menerbitkan artikel tutorial dan studi komputasi yang mendokumentasikan keberhasilan Tabu Search dalam memperluas batas-batas masalah yang dapat diatasi secara efektif dan menghasilkan solusi yang kualitasnya seringkali jauh melebihi metode yang digunakan sebelumnya. Daftar lengkap penerapannya, termasuk penjelasan singkat tentang manfaat yang dihasilkan dari penerapan praktis.
Tipe Memory
Tabu Search, sebuah algoritma metaheuristik untuk optimasi kombinatorial, membawa inovasi dalam penanganan masalah kompleks dengan memanfaatkan metode pencarian lokal. Struktur memori Tabu Search, terbagi menjadi memori jangka pendek, menengah, dan panjang, memberikan keunggulan dalam mengatasi kendala-kendala yang umumnya dihadapi oleh metode pencarian lokal tradisional. Memori jangka pendek mencatat solusi-solusi terkini, melarang revisi hingga kadaluwarsa, sementara memori jangka menengah dan panjang menentukan aturan intensifikasi dan diversifikasi untuk membimbing pencarian ke arah yang optimal.
Implementasinya mencakup struktur memori yang merinci solusi-solusi yang sudah dikunjungi atau aturan-aturan pengguna. Keberhasilan Tabu Search terlihat dalam berbagai aplikasi, termasuk perencanaan sumber daya, desain VLSI, logistik, dan sektor lainnya, sering kali menghasilkan solusi yang melampaui kualitas metode-metode sebelumnya. Dengan penekanan pada struktur memori yang adaptif, Tabu Search memberikan kontribusi berharga dalam penyelesaian efisien masalah optimasi kompleks.
Contoh : Traveling Salesman Problem
Pencarian Tabu digunakan untuk menyelesaikan masalah traveling salesman (TSP). TSP sendiri adalah pertanyaan sederhana: Apa rute terpendek yang mengunjungi semua kota dalam daftar kota? Misalnya, jika Kota A dan Kota B berdekatan sedangkan Kota C berjauhan, maka total jarak perjalanan akan lebih pendek jika kota A dan B dikunjungi secara berurutan sebelum mengunjungi Kota C. Karena mencari solusi optimal sangatlah sulit (NP-hard),menggunakan metode pendekatan heuristik seperti pencarian lokal untuk mendapatkan solusi mendekati optimal.Untuk mendapatkan solusi TSP yang baik, penting untuk memanfaatkan struktur grafis.Pencarian Tabu sangat cocok sebagai metode metaheuristik untuk memecahkan masalah ini.
Ada strategi khusus yang terkait dengan pencarian Tabu, yang disebut metode rantai penggusuran, yang memungkinkan diperolehnya solusi TSP berkualitas tinggi secara efisien.Di sisi lain, pencarian tabu sederhana dapat digunakan untuk menemukan solusi yang memuaskan di TSP. Artinya solusi ini memenuhi kriteria cukup, meskipun belum seoptimal solusi yang memanfaatkan struktur grafik dengan baik. Proses pencarian dimulai dengan solusi awal, yang dapat dihasilkan secara acak atau dengan suatu algoritma.Untuk menciptakan solusi baru, kami menukar urutan kunjungan kedua kota tersebut dengan solusi potensial.
Total jarak yang ditempuh digunakan untuk mengevaluasi keunggulan suatu solusi dibandingkan dengan solusi lainnya. Untuk menghindari terjebak dalam pola kunjungan berulang atau solusi lokal yang lebih baik, solusi ditambahkan ke daftar tabu ketika solusi tersebut diterima dalam wilayah solusi tertentu.Proses pencarian berlanjut hingga kriteria penghentian tercapai, misalnya sejumlah iterasi tertentu. Setelah pencarian tabu sederhana dihentikan, hasil akhir akan mengembalikan solusi terbaik yang ditemukan selama proses eksekusi.
Disadur dari : en.wikipedia.org