结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：禁忌搜索算法的邻域结构设计

结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：禁忌搜索算法的邻域结构设计1引言1.1结构力学优化的重要性在工程设计领域，结构力学优化扮演着至关重要的角色。它不仅能够帮助工程师设计出更安全、更经济的结构，还能在满足功能需求的同时，减少材料的使用，从而降低生产成本和环境影响。结构力学优化的目标是在结构的强度、刚度、稳定性以及成本之间找到最佳平衡点。这一过程通常涉及到复杂的数学模型和计算，特别是当结构设计空间非常大时，传统的优化方法可能无法有效地找到全局最优解。1.2禁忌搜索算法简介禁忌搜索（TabuSearch,TS）算法是一种元启发式优化算法，由FredGlover在1986年提出。它通过在搜索过程中引入“禁忌”机制，避免了算法陷入局部最优解，从而能够在复杂的优化问题中寻找更优的解决方案。禁忌搜索算法的核心思想是通过记忆和学习机制，动态地调整搜索方向，以探索更广泛的解空间。1.2.1算法流程初始化：选择一个初始解，并定义一个邻域结构。搜索邻域：在当前解的邻域内寻找最优解，同时记录下搜索过的解，避免重复。更新禁忌表：将搜索过的解加入禁忌表，同时根据一定的规则移除旧的禁忌解。选择新解：如果邻域内的最优解不在禁忌表中，则选择它作为新的当前解；如果最优解在禁忌表中，选择次优解，但要确保这个选择能够带来解的多样性或改善解的质量。迭代：重复步骤2至4，直到满足停止条件。1.2.2邻域结构设计邻域结构是禁忌搜索算法中的关键组成部分，它定义了从当前解到下一个解的可能移动。一个好的邻域结构应该能够覆盖解空间的足够部分，同时保持搜索的效率。在结构力学优化中，邻域结构的设计通常涉及到对结构参数的微小调整，如改变截面尺寸、材料属性或几何形状等。例如，假设我们正在优化一个桥梁的设计，其中包含多个梁的截面尺寸。一个可能的邻域结构设计是，每次迭代选择一个梁，然后在预定义的范围内随机调整其截面尺寸。这样，我们就可以在保持搜索多样性的同时，逐步探索桥梁设计的优化空间。1.3示例：使用Python实现禁忌搜索算法下面是一个使用Python实现的禁忌搜索算法的简化示例，用于优化一个简单的结构力学问题。在这个例子中，我们将优化一个由两个梁组成的桥梁的总重量，同时确保桥梁的强度满足一定的要求。importrandom

#定义结构力学问题的评估函数

defevaluate_solution(solution):

#假设solution是一个包含两个梁截面尺寸的列表

#这里简化为直接计算总重量，实际应用中应包含强度计算

returnsolution[0]+solution[1]

#定义邻域结构

defgenerate_neighbors(solution):

#生成邻域内的解，这里简化为对每个梁的截面尺寸进行微调

neighbors=[]

foriinrange(len(solution)):

#生成一个新解，只改变一个梁的尺寸

new_solution=solution.copy()

new_solution[i]+=random.uniform(-0.1,0.1)#调整范围为-0.1到0.1

neighbors.append(new_solution)

returnneighbors

#禁忌搜索算法

deftabu_search(initial_solution,max_iterations,tabu_tenure):

current_solution=initial_solution

best_solution=current_solution

tabu_list=[]

for_inrange(max_iterations):

#生成邻域内的解

neighbors=generate_neighbors(current_solution)

#选择最优解

best_neighbor=None

best_value=float('inf')

forneighborinneighbors:

ifneighbornotintabu_list:

value=evaluate_solution(neighbor)

ifvalue<best_value:

best_neighbor=neighbor

best_value=value

#更新禁忌表

ifbest_neighborisnotNone:

tabu_list.append(best_neighbor)

iflen(tabu_list)>tabu_tenure:

tabu_list.pop(0)

#更新当前解和最优解

current_solution=best_neighbor

ifbest_value<evaluate_solution(best_solution):

best_solution=best_neighbor

returnbest_solution

#初始化参数

initial_solution=[1.0,1.0]#初始梁的截面尺寸

max_iterations=100

tabu_tenure=10

#运行禁忌搜索算法

best_solution=tabu_search(initial_solution,max_iterations,tabu_tenure)

print("最优解:",best_solution)1.3.1代码解释评估函数：evaluate_solution函数用于评估解的质量，这里简化为计算两个梁的总重量。在实际应用中，评估函数应该包含更复杂的结构力学计算，如强度、刚度等。邻域生成：generate_neighbors函数用于生成当前解的邻域。在这个例子中，我们通过微调每个梁的截面尺寸来生成邻域内的解。禁忌搜索算法：tabu_search函数实现了禁忌搜索算法的核心流程。它通过迭代搜索邻域内的解，同时维护一个禁忌表来避免重复搜索和陷入局部最优解。通过上述示例，我们可以看到禁忌搜索算法如何通过动态调整搜索方向和避免重复搜索，有效地探索解空间，找到更优的结构设计。在实际的结构力学优化问题中，算法的实现会更加复杂，需要考虑更多的约束条件和优化目标。2禁忌搜索算法基础2.1算法的工作原理禁忌搜索(TabuSearch,TS)算法是一种局部搜索算法的改进版本，它通过引入“禁忌”机制来避免陷入局部最优解。TS算法的核心在于其记忆结构，即禁忌列表(TabuList)，它记录了最近搜索中已经访问过的解或解的某些特征，以防止算法在搜索过程中重复探索这些解，从而促使算法跳出局部最优，探索更广阔的解空间。2.1.1工作流程初始化：选择一个初始解，并初始化禁忌列表。邻域搜索：在当前解的邻域内寻找最优解。邻域的定义依赖于具体问题，可以是解空间中与当前解距离较近的解集合。禁忌准则：如果在邻域内找到的解已经被禁忌列表记录，那么根据禁忌准则，这个解将被暂时禁止选择。更新解：选择邻域内未被禁忌的最优解作为新的当前解。更新禁忌列表：将新解的某些特征加入禁忌列表，并根据列表的大小和老化机制移除旧的禁忌特征。终止条件：当满足一定的终止条件时，算法停止，否则返回步骤2继续搜索。2.2禁忌列表的概念禁忌列表是禁忌搜索算法中的一项关键机制，用于存储在搜索过程中已经访问过的解或解的某些特征，以避免算法重复探索这些解。禁忌列表的管理包括以下几个方面：列表大小：禁忌列表的大小决定了算法记忆的深度，通常需要根据问题的复杂度和搜索效率来调整。禁忌期限：每个加入禁忌列表的特征都有一个禁忌期限，期限过后，该特征将不再被禁忌，可以再次被探索。老化机制：随着搜索的进行，禁忌列表中的禁忌特征会逐渐老化，最终被移除，以保持列表的动态性和搜索的灵活性。禁忌强度：某些特征可能因为其对解的影响较大而被赋予更高的禁忌强度，这意味着它们在禁忌列表中的期限可能更长。2.2.1示例：旅行商问题(TSP)假设我们正在解决一个旅行商问题(TSP)，目标是找到访问所有城市一次并返回起点的最短路径。在这个问题中，解可以表示为城市访问顺序的一个排列。2.2.1.1算法实现importrandom

#定义城市之间的距离矩阵

distances=[

[0,2,9,1],

[1,0,6,4],

[9,6,0,5],

[1,4,5,0]

]

#初始化禁忌列表和当前解

tabu_list=[]

current_solution=[0,1,2,3]

best_solution=current_solution.copy()

best_cost=calculate_cost(current_solution,distances)

#定义禁忌期限

tabu_tenure=5

#邻域搜索

foriinrange(100):

neighbors=generate_neighbors(current_solution)

next_solution=None

next_cost=float('inf')

forneighborinneighbors:

ifneighbornotintabu_listandcalculate_cost(neighbor,distances)<next_cost:

next_solution=neighbor

next_cost=calculate_cost(neighbor,distances)

#更新禁忌列表

ifnext_solution:

tabu_list.append((current_solution,next_solution))

iflen(tabu_list)>tabu_tenure:

tabu_list.pop(0)

#更新当前解和最优解

current_solution=next_solution

ifnext_cost<best_cost:

best_solution=next_solution

best_cost=next_cost

#输出最优解

print("最优路径:",best_solution)

print("最短距离:",best_cost)2.2.1.2代码解释距离矩阵：distances矩阵表示了城市之间的距离。初始化：current_solution和best_solution分别表示当前解和最优解。邻域生成：generate_neighbors函数用于生成当前解的邻域，即通过交换两个城市的位置来生成新的路径。成本计算：calculate_cost函数用于计算路径的总距离。禁忌列表更新：每次找到新的解时，将当前解和新解的交换特征加入禁忌列表，并根据禁忌期限移除旧的禁忌特征。最优解更新：如果新解的成本低于当前最优解的成本，则更新最优解。通过上述步骤，禁忌搜索算法能够在TSP问题中有效地避免局部最优，探索更广泛的解空间，最终找到全局最优解或接近最优的解。3结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：邻域结构设计3.1邻域结构的定义在禁忌搜索算法中，邻域结构是算法迭代过程中探索解空间的基础。它定义了当前解可以移动到的可能解的集合。邻域结构的设计直接影响算法的搜索效率和效果。一个良好的邻域结构应该能够：覆盖解空间：确保算法能够访问到解空间中的所有潜在解。控制搜索深度：通过调整邻域的大小，控制算法的局部搜索和全局搜索能力。避免重复搜索：设计时应考虑如何避免算法在搜索过程中重复访问同一解，以提高搜索效率。3.2设计邻域结构的策略3.2.1策略一：基于解的邻域在结构力学优化中，基于解的邻域通常是指在当前解的基础上，通过微小的改变（如修改结构的某个参数）来生成新的解。这种策略适用于连续和离散优化问题。3.2.1.1示例：连续优化问题的邻域设计假设我们正在优化一个桥梁的设计，其中包含多个连续变量，如梁的宽度、高度等。我们可以定义邻域结构如下：#定义邻域结构生成函数

defgenerate_neighborhood(solution,delta):

"""

生成基于当前解的邻域结构。

参数:

solution(list):当前解，包含多个连续变量。

delta(float):变动范围，用于控制邻域的大小。

返回:

list:邻域结构，包含多个基于当前解微调后的新解。

"""

neighborhood=[]

foriinrange(len(solution)):

#生成正向变动的新解

new_solution=solution.copy()

new_solution[i]+=delta

neighborhood.append(new_solution)

#生成反向变动的新解

new_solution=solution.copy()

new_solution[i]-=delta

neighborhood.append(new_solution)

returnneighborhood

#示例数据

current_solution=[10.0,20.0,30.0]#当前解，包含三个连续变量

delta=1.0#变动范围

#生成邻域结构

neighborhood=generate_neighborhood(current_solution,delta)

print(neighborhood)3.2.2策略二：基于操作的邻域基于操作的邻域是指通过定义一系列操作（如交换、插入、删除等）来生成邻域结构。这种策略在离散优化问题中尤为常见，如结构的拓扑优化。3.2.2.1示例：离散优化问题的邻域设计考虑一个结构的拓扑优化问题，其中结构由多个单元组成，每个单元可以存在或不存在。我们可以通过定义交换操作来生成邻域结构：#定义基于操作的邻域生成函数

defgenerate_neighborhood_topology(structure):

"""

生成基于结构操作的邻域结构。

参数:

structure(list):当前结构，由多个单元组成，每个单元用0或1表示是否存在。

返回:

list:邻域结构，包含多个基于当前结构操作后的新结构。

"""

neighborhood=[]

foriinrange(len(structure)):

#生成交换操作后的新结构

new_structure=structure.copy()

new_structure[i]=1-new_structure[i]#0变1，1变0

neighborhood.append(new_structure)

returnneighborhood

#示例数据

current_structure=[1,0,1,0,1]#当前结构，由五个单元组成

#生成邻域结构

neighborhood=generate_neighborhood_topology(current_structure)

print(neighborhood)3.2.3策略三：动态邻域动态邻域是指在算法运行过程中，根据当前搜索状态动态调整邻域结构。这有助于算法在搜索过程中自适应地平衡局部搜索和全局搜索。3.2.3.1示例：动态邻域调整在结构力学优化中，我们可以通过监测算法的收敛速度来动态调整邻域的大小。如果算法收敛过快，可能陷入局部最优，此时应扩大邻域；反之，如果收敛过慢，应缩小邻域以加速搜索。#定义动态邻域调整函数

defadjust_neighborhood_size(neighborhood_size,current_solution,best_solution,iteration):

"""

根据当前搜索状态动态调整邻域大小。

参数:

neighborhood_size(int):当前邻域大小。

current_solution(list):当前解。

best_solution(list):目前找到的最优解。

iteration(int):当前迭代次数。

返回:

int:调整后的邻域大小。

"""

#假设每10次迭代检查一次收敛状态

ifiteration%10==0:

#如果当前解与最优解差距较小，扩大邻域

ifabs(fitness(current_solution)-fitness(best_solution))<0.01:

neighborhood_size+=1

#如果差距较大，缩小邻域

else:

neighborhood_size-=1

returnmax(1,neighborhood_size)

#示例数据

current_solution=[10.0,20.0,30.0]#当前解

best_solution=[12.0,22.0,32.0]#最优解

iteration=50#当前迭代次数

neighborhood_size=5#当前邻域大小

#调整邻域大小

new_neighborhood_size=adjust_neighborhood_size(neighborhood_size,current_solution,best_solution,iteration)

print(f"调整后的邻域大小:{new_neighborhood_size}")通过上述策略，我们可以设计出适合结构力学优化问题的邻域结构，从而提高禁忌搜索算法的性能。在实际应用中，可能需要结合多种策略，根据具体问题的特性来定制邻域结构。4禁忌搜索中的邻域探索4.1邻域探索的步骤4.1.1步骤1：定义邻域结构在禁忌搜索算法中，邻域结构的定义至关重要。它决定了从当前解出发，可以探索到哪些可能的解。例如，在结构优化问题中，邻域结构可能涉及改变结构中某个元素的尺寸或材料。假设我们有一个结构设计问题，其中结构由多个不同尺寸的梁组成，邻域结构可以定义为对任一梁的尺寸进行微小调整。4.1.2步骤2：选择邻域中的解一旦定义了邻域结构，下一步是在这个邻域中选择一个解进行评估。选择过程可以是随机的，也可以是基于某种启发式规则的。例如，可以优先选择那些在结构上产生最小扰动的邻域解，以减少计算成本。4.1.3步骤3：评估解的质量评估解的质量通常涉及到计算目标函数的值。在结构优化中，这可能意味着计算结构的总重量、应力分布或成本。假设我们的目标是最小化结构的总重量，我们需要对每个邻域解进行详细的力学分析，以确保结构的稳定性。4.1.4步骤4：更新禁忌列表如果选择的解比当前解好，但已经被禁忌列表标记为近期探索过的解，则需要根据算法的规则决定是否接受这个解。如果接受，解将被加入到禁忌列表中，以避免在接下来的迭代中重复探索。4.1.5步骤5：更新当前解如果选择的解比当前解好，且不在禁忌列表中，那么这个解将被采纳为新的当前解。如果解比当前解差，但在某些条件下（如禁忌搜索的“aspirationcriterion”）仍被接受，那么当前解也会更新。4.1.6步骤6：终止条件邻域探索的循环将根据预设的终止条件结束，这可能包括达到最大迭代次数、解的质量不再改善或达到预设的目标值。4.2避免局部最优的技巧4.2.1技巧1：动态禁忌长度禁忌列表的长度可以动态调整，以适应搜索过程。在搜索初期，可以设置较短的禁忌长度，以鼓励探索；在后期，可以增加禁忌长度，以避免陷入局部最优。4.2.2技巧2：多邻域结构使用多种邻域结构可以增加算法的探索能力。例如，除了调整梁的尺寸，还可以考虑改变梁的材料或结构的布局。这样，算法可以在多个维度上进行搜索，减少陷入局部最优的风险。4.2.3技巧3：随机重启当算法在一段时间内没有找到更好的解时，可以进行随机重启，即从一个新的随机解开始搜索。这有助于跳出当前的局部最优，探索算法之前未触及的解空间。4.2.4技巧4：aspirationcriterion即使一个解在禁忌列表中，如果它显著优于当前的最佳解，aspirationcriterion允许算法接受这个解。这确保了算法不会错过全局最优解，即使它在局部搜索中被暂时禁忌。4.2.5技巧5：混合其他优化算法将禁忌搜索与其他优化算法（如遗传算法或模拟退火）结合使用，可以进一步增强算法的全局搜索能力。例如，可以使用遗传算法生成初始解，然后使用禁忌搜索进行精细化搜索。4.3示例：结构优化中的禁忌搜索假设我们有一个简单的结构优化问题，目标是最小化一个由三个不同尺寸的梁组成的结构的总重量，同时保持结构的稳定性。我们将使用禁忌搜索算法来解决这个问题。4.3.1定义邻域结构对于每个梁，我们定义邻域结构为尺寸的微小变化。例如，如果当前梁的尺寸为10cm，邻域结构可以包括9cm、11cm的尺寸变化。4.3.2选择邻域中的解我们随机选择一个邻域解进行评估。例如，我们选择将第一个梁的尺寸从10cm调整到11cm。4.3.3评估解的质量我们计算调整后的结构总重量。假设原结构总重量为100kg，调整后为101kg。4.3.4更新禁忌列表由于解的质量下降，我们检查禁忌列表。假设禁忌列表中没有包含这个解，我们将其加入禁忌列表，并继续搜索。4.3.5更新当前解由于解的质量下降，我们不更新当前解。当前解保持不变。4.3.6终止条件我们设定最大迭代次数为1000次。如果在达到这个次数之前，解的质量没有显著改善，算法将终止。4.3.7动态禁忌长度在搜索初期，我们设置禁忌长度为5，即最近5次探索过的解将被禁忌。随着搜索的进行，我们逐渐增加禁忌长度到10，以避免重复探索。4.3.8多邻域结构除了调整梁的尺寸，我们还考虑改变梁的材料。例如，从钢铁到铝，或从铝到碳纤维复合材料。4.3.9随机重启当算法连续50次迭代没有找到更好的解时，我们进行随机重启，从一个新的随机结构设计开始搜索。4.3.10aspirationcriterion即使一个解在禁忌列表中，如果它将结构总重量减少了10%以上，我们将接受这个解，以避免错过可能的全局最优解。4.3.11混合其他优化算法我们使用遗传算法生成100个初始结构设计，然后使用禁忌搜索对这些设计进行精细化搜索，以找到最优解。通过上述步骤和技巧，禁忌搜索算法能够在结构优化问题中有效地避免局部最优，找到更优的结构设计。5实例分析5.1结构优化案例研究在结构力学优化领域，禁忌搜索(TabuSearch,TS)算法因其能够有效避免局部最优解的陷阱而受到青睐。本节将通过一个具体的结构优化案例，探讨TS算法在实际应用中的邻域结构设计。假设我们有一个桥梁结构，需要优化其梁的尺寸以最小化材料成本，同时确保结构的稳定性。桥梁由多个梁组成，每个梁的尺寸（宽度和高度）是设计变量。目标是找到一组梁尺寸，使得总成本最低，且结构满足安全标准。5.1.1数据样例梁的数量:5设计变量:每个梁的宽度和高度，共10个变量成本函数:由梁的尺寸和材料单价决定约束条件:梁的应力不超过材料的允许应力5.1.2邻域设计在TS算法中，邻域设计是关键步骤之一。对于桥梁结构优化，邻域可以定义为对当前解中的一个或多个梁尺寸进行微小调整。例如，可以将邻域定义为：宽度调整:对每个梁的宽度增加或减少一个预定义的步长。高度调整:对每个梁的高度增加或减少一个预定义的步长。组合调整:同时调整宽度和高度。5.2邻域设计在案例中的应用5.2.1步骤1:初始化选择一个初始解，例如，所有梁的尺寸都设为标准尺寸。定义禁忌列表的长度和迭代次数。5.2.2步骤2:邻域搜索在当前解的邻域内搜索，找到最佳的解。如果找到的解在禁忌列表中，则选择次优解。如果找到的解不在禁忌列表中，则将其作为新的当前解，并更新禁忌列表。5.2.3步骤3:更新禁忌列表将当前解加入禁忌列表，如果禁忌列表的长度超过预定义的长度，则移除最旧的解。5.2.4步骤4:重复步骤2和3直到达到预定义的迭代次数或满足其他停止条件。5.2.5代码示例importnumpyasnp

#定义成本函数

defcost_function(dimensions):

#假设材料单价为100元/立方米

material_cost=100

total_cost=0

forwidth,heightindimensions:

#梁的体积为宽度乘以高度

volume=width*height

total_cost+=volume*material_cost

returntotal_cost

#定义邻域结构

defneighborhood(dimensions):

neighbors=[]

step=0.1#调整步长

foriinrange(len(dimensions)):

#宽度增加

new_dimensions=dimensions.copy()

new_dimensions[i][0]+=step

neighbors.append(new_dimensions)

#宽度减少

new_dimensions=dimensions.copy()

new_dimensions[i][0]-=step

neighbors.append(new_dimensions)

#高度增加

new_dimensions=dimensions.copy()

new_dimensions[i][1]+=step

neighbors.append(new_dimensions)

#高度减少

new_dimensions=dimensions.copy()

new_dimensions[i][1]-=step

neighbors.append(new_dimensions)

returnneighbors

#禁忌搜索算法

deftabu_search(initial_dimensions,max_iterations,tabu_list_length):

current_dimensions=initial_dimensions

tabu_list=[]

for_inrange(max_iterations):

neighbors=neighborhood(current_dimensions)

best_neighbor=None

best_cost=float('inf')

forneighborinneighbors:

cost=cost_function(neighbor)

ifcost<best_costandneighbornotintabu_list:

best_neighbor=neighbor

best_cost=cost

ifbest_neighborisnotNone:

current_dimensions=best_neighbor

tabu_list.append(best_neighbor)

iflen(tabu_list)>tabu_list_length:

tabu_list.pop(0)

else:

#如果没有更好的解，随机选择一个邻域内的解

current_dimensions=np.random.choice(neighbors)

returncurrent_dimensions

#初始解

initial_dimensions=np.array([[1.0,1.0],[1.0,1.0],[1.0,1.0],[1.0,1.0],[1.0,1.0]])

#运行禁忌搜索算法

optimized_dimensions=tabu_search(initial_dimensions,100,10)

print("Optimizeddimensions:",optimized_dimensions)

print("Totalcost:",cost_function(optimized_dimensions))5.2.6解释在上述代码中，我们定义了一个成本函数cost_function，它根据梁的尺寸计算总成本。neighborhood函数生成当前解的邻域，通过微调每个梁的宽度和高度。tabu_search函数实现了禁忌搜索算法的核心逻辑，包括邻域搜索、禁忌列表的更新和迭代过程。通过运行禁忌搜索算法，我们能够找到一组优化后的梁尺寸，使得总成本最小化，同时避免陷入局部最优解。5.3结论在结构力学优化中，禁忌搜索算法的邻域结构设计是实现全局优化的关键。通过合理定义邻域和禁忌列表，TS算法能够有效地探索解空间，找到更优的结构设计。上述代码示例展示了如何在桥梁结构优化问题中应用TS算法，通过微调梁的尺寸来最小化成本。6结论与未来方向6.1总结禁忌搜索算法的邻域设计禁忌搜索算法（TabuSearch,TS）是一种元启发式优化算法，广泛应用于解决组合优化问题，包括结构力学优化。其核心在于通过动态地改变搜索空间，避免陷入局部最优解。邻域设计是TS算法中的关键步骤，它定义了从当前解向哪些可能的解进行探索。6.1.1邻域结构的重要性邻域结构的设计直接影响算法的搜索效率和效果。一个良好的邻域结构应该能够：覆盖广泛：确保搜索空间的充分探索。易于计算：邻域解的生成和评估应快速且简单。避免重复：通过禁忌列表机制，防止算法在近期搜索过的解上浪费时间。6.1.2邻域设计示例在结构力学优化中，邻域设计可能涉及对结构的局部修改，如改变某个构件的尺寸或材料。以下是一个简化示例，展示如何在二维桁架结构优化中设计邻域结构：假设我们有一个由多个杆件组成的桁架结构，目标是最小化结构的总重量，同时满足强度和稳定性要求。每个杆件的尺寸（如截面面积）和材料（如钢材或铝合金）都是优化变量。6.1.2.1邻域操作尺寸变化：选择一个杆件，将其截面面积增加或减少一个预定义的步长。材料替换：选择一个杆件，将其材料替换为另一种。6.1.2.2禁忌规则尺寸变化：如果某个杆件的尺寸在最近的迭代中已经改变过，则在接下来的若干迭代中，避免再次改变该杆件的尺寸。材料替换：如果某个杆件的材料在最近的迭代中已经替换过，则在接下来的若干迭代中，避免再次替换该杆件的材料。6.1.3实现代码示例#简化版的禁忌搜索算法邻域设计实现

classTabuSearch:

def__init__(self,initial_solution,tabu_tenure):

self.current_solution=initial_solution

self.best_solution=initial_solution

self.tabu_list=[]

self.tabu_tenure=tabu_tenure

defgenerate_neighborhood(self):

#生成邻域解

neighborhood=[]

fori,componentinenumerate(self.current_solution):

#尺寸变化

new_solution=self.current_solution.copy()

new_solution[i]['size']+=1#增加尺寸

neighborhood.append(new_solution)

new_solution[i]['size']-=2#减少尺寸

neighborhood.append(new_solution)

#材料替换

new_solution=self.current_solution.copy()

new_solution[i]['material']='Steel'