Lines 1-3 represent some initial se

Lines 1-3 represent some initial setup, respectively creating an initial solution (possibly chosen at random), setting that initial solution as the best seen to date, and initializing an empty tabu list. In this example, the tabu list is simply a short term memory structure that will contain a record of the elements of the states visited.

The proper algorithm starts in line 4. This loop will continue searching for an optimal solution until a user-specified stopping condition is met (two examples of such conditions are a simple time limit or a threshold on the fitness score). In line 5, an empty candidate list is initialized. The neighboring solutions are checked for tabu elements in line 7. In line 8 we look for the best solution in the neighborhood, that is not tabu.

The fitness function is generally a mathematical function, which returns a score or the aspiration criteria is satisfied - for example, an aspiration criteria could be considered as a new search space is found[4]). If the best local candidate has a higher fitness value than the current best (line 13), it is set as the new best (line 14). The local best candidate is always added to the tabu list (line 16) and if the tabu list is full (line 17), some elements will be allowed to expire (line 18). Generally, elements expire from the list in the same order they are added. The procedure will select the best local candidate (although it has worse fitness than the sBest) in order to escape the local optimal.

This process continues until the user specified stopping criterion is met, at which point, the best solution seen during the search process is returned (line 21).

Kết quả (Việt) 1:

Dòng 1-3 đại diện cho một số thiết lập ban đầu, tương ứng có thể tạo ra một giải pháp ban đầu (có thể được lựa chọn ngẫu nhiên), thiết lập giải pháp ban đầu đó là tốt nhất nhìn thấy đến nay, và khởi tạo một danh sách rỗng tabu. Trong ví dụ này, danh sách tabu là chỉ đơn giản là một ngắn hạn bộ nhớ cấu trúc mà sẽ chứa một bản ghi của các yếu tố của các tiểu bang viếng thăm.Các thuật toán thích hợp bắt đầu từ dòng 4. Vòng lặp này sẽ tiếp tục tìm kiếm một giải pháp tối ưu cho đến khi một điều kiện dừng dùng đã xác định được đáp ứng (hai ví dụ về các điều kiện như là một giới hạn thời gian đơn giản hoặc một ngưỡng điểm thể dục). Trong dòng 5, một danh sách ứng cử viên có sản phẩm nào được khởi tạo. Các giải pháp giáp ranh được kiểm tra cho tabu các yếu tố trong dòng 7. Trong dòng 8 chúng ta tìm kiếm các giải pháp tốt nhất trong vùng lân cận, đó không phải là tabu.Chức năng thể dục nói chung là một chức năng toán học, trả về một điểm hoặc tiêu chí nguyện vọng là hài lòng - ví dụ, một tiêu chí nguyện vọng có thể được coi như là một không gian tìm kiếm mới là found[4]). Nếu các ứng cử viên tốt nhất địa phương có một giá trị thể dục cao hơn là tốt nhất hiện nay (dòng 13), nó được thiết lập như là mới nhất (dòng 14). Các ứng cử viên địa phương tốt nhất luôn luôn được thêm vào để tabu danh (dòng 16) và nếu danh sách tabu đầy đủ (dòng 17), một số yếu tố sẽ được phép hết hạn (dòng 18). Nhìn chung, yếu tố hết hạn từ danh sách theo thứ tự chúng được thêm vào. Các thủ tục sẽ chọn ứng cử viên địa phương tốt nhất (mặc dù nó có tồi tệ hơn là thể dục so với sBest) để thoát khỏi các địa phương tối ưu.Quá trình này tiếp tục cho đến khi người dùng chỉ định dừng lại tiêu chí được đáp ứng, mà tại đó thời điểm, giải pháp tốt nhất được thấy trong quá trình tìm kiếm được trả về (dòng 21).

Kết quả (Việt) 2:

Dòng 1-3 đại diện cho một số thiết lập ban đầu, tương ứng tạo ra một giải pháp ban đầu (có thể chọn ngẫu nhiên), thiết lập rằng giải pháp ban đầu như đã thấy là tốt nhất cho đến nay, và khởi tạo một danh sách cấm kỵ trống. Trong ví dụ này, danh sách bị cấm chỉ đơn giản là một cấu trúc bộ nhớ ngắn hạn sẽ chứa một bản ghi của các yếu tố của các quốc gia đã đến thăm.

Các thuật toán thích hợp bắt đầu ở dòng 4. Vòng lặp này sẽ tiếp tục tìm kiếm một giải pháp tối ưu cho đến khi dừng lại người dùng chỉ định điều kiện được đáp ứng (hai ví dụ về các điều kiện như là một giới hạn thời gian đơn giản hoặc một ngưỡng trên số điểm thể dục). Trong dòng 5, một danh sách ứng cử viên có sản phẩm nào được khởi tạo. Các giải pháp lân cận được kiểm tra các yếu tố cấm kỵ trong dòng 7. Trong dòng 8, chúng tôi tìm kiếm những giải pháp tốt nhất trong khu vực, đó không phải là điều cấm kỵ.

Các chức năng tập thể dục thường là một hàm toán học, mà trả về một số điểm hoặc tiêu chuẩn nguyện vọng được thỏa mãn - Ví dụ, một tiêu chí nguyện vọng có thể được coi như một không gian tìm kiếm mới được tìm thấy [4]). Nếu ứng viên địa phương tốt nhất có một giá trị thể dục cao hơn so với hiện tại tốt nhất (dòng 13), nó được thiết lập là tốt nhất mới (dòng 14). Các ứng cử viên tốt nhất địa phương luôn được bổ sung vào danh sách cấm kỵ (dòng 16) và nếu danh sách cấm kỵ là đầy đủ (dòng 17), một số yếu tố sẽ được phép hết hạn (dòng 18). Nói chung, các yếu tố hết hạn từ danh sách theo thứ tự chúng được thêm vào. Các thủ tục sẽ lựa chọn các ứng cử viên địa phương tốt nhất (mặc dù nó có thể dục tồi tệ hơn sBest) để thoát khỏi sự tối ưu địa phương.

Quá trình này tiếp tục cho đến khi người dùng chỉ định dừng lại tiêu chí được đáp ứng, tại thời điểm đó, giải pháp tốt nhất được thấy trong quá trình tìm kiếm được trả về (dòng 21).