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迭代局部搜索
一种元启发式算法，结合局部搜索和扰动以逃离局部最优，通过系统地探索不同的吸引域。
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随机扰动
对局部解进行受控的随机修改，使其脱离当前吸引域，同时保留基础解的某些特征。
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自适应扰动强度
根据搜索性能动态调整扰动强度的机制，以平衡探索与开发。
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Metropolis接受准则
一种概率规则，以随解质量下降程度和温度参数递减的概率接受劣化解。
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解的重注入
一种策略，定期将找到的最佳解重新引入作为新一轮局部搜索的起点。
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崎岖适应度景观
具有众多密集局部最优的搜索空间，需要稳健的扰动策略才能有效探索。
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与全局搜索混合
将迭代局部搜索与遗传算法或蚁群算法等结合，以增强全局多样化能力。
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引导式重启
一种利用成功解的历史信息，在重启时智能构建新起点的技术。
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可变邻域网格
根据探索解的质量，动态调整局部搜索过程中使用的邻域结构。
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扰动学习
学习历史上哪些类型的扰动带来了最佳改进的机制，以便在后续迭代中优先选择这些扰动。
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约束多样化
确保探索解之间保持最小距离的策略，以避免过早收敛到相似区域。
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多起点强化
从有前景的吸引域中的不同点并行启动多个局部搜索，以彻底探索其最优解。
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增量评估
通过仅重新评估修改部分而非完整解，来优化邻域解质量计算的技术。
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受控加性噪声
在解评估中引入有控制的随机变化，以帮助克服局部最优平台。
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多停止准则局部搜索
组合使用多种停止条件（时间、迭代次数、停滞）以优化每个局部搜索阶段的效率。
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