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Tabu Search，中文叫禁忌搜索，是一种元启发式算法，专门用来解决组合优化问题。它的核心思想是通过记忆机制避免重复搜索，从而更有效地在解空间中寻找最优解。
Tabu Search的核心机制包括四个要素。首先是禁忌表，用来记录最近访问过的解，避免重复搜索。其次是邻域搜索，在当前解的附近寻找更好的候选解。第三是特赦准则，当发现特别优秀的解时，可以打破禁忌限制。最后通过这些机制有效避免搜索陷入循环。
Tabu Search的工作流程包括六个主要步骤。首先选择一个初始解作为起点，然后在当前解的邻域中生成候选解，接着评估这些候选解的目标函数值，同时更新禁忌表记录最近的移动，选择最佳的非禁忌移动，最后检查是否收敛，如果没有则重复这个过程。
Tabu Search在多个领域都有重要应用，包括旅行商问题、车辆路径规划、作业调度等经典优化问题。它与人工智能有着密切关系，作为AI领域的重要优化方法，专门用来解决NP难问题。它体现了智能搜索策略，是AI解决复杂问题的核心技术之一。
总结一下，Tabu Search作为一种智能优化算法，具有显著优势。它能有效避免局部最优陷阱，通过记忆机制指导搜索方向，适用于各种复杂的组合优化问题，还可以与其他AI技术相结合。因此，Tabu Search确实与人工智能有着密切关系，是AI领域解决NP难问题的重要工具。