タブーサーチ
タブーサーチはメタヒューリスティクスの手法であり、人工知能の概念に基づいた局所探索法の一般化として認知されている。同じメタヒューリスティクスの手法には、遺伝的アルゴリズムや焼きなまし法のように特定の自然現象を模倣した手法がある。
この手法は状態の近傍を複数探索しその中で最も良い近傍状態に遷移する、このときタブーリストと呼ばれるキューに状態遷移時の操作を書き込む。このタブーリストに書き込まれている操作は行わないことにより状態がループするのを防ぐことで探索が停滞せずに最適解を探索する。ここで重要なのはタブーリストに載っていない場合は状態が悪くなっても遷移を行うことである。このことにより局所解で探索が停滞するのを防いでいる。
S の近傍を探索する数 M は多くした場合、非常に解の改善が早くなる一方、局所解に陥りやすくなる。逆に M を小さくした場合局所解には陥りにくくなるが解の精度は大きく劣る可能性がある。ただし M を大きくしすぎると少数の状態が常に採択され、その状態への遷移が全てタブーリストに記載されている場合は探索が停滞してしまうので、常に別状態へ遷移する可能性は残しておくような範囲で設定しなければいけない。