禁忌搜索（Tabu Search，TS）是一种现代启发式算法，用于解决优化问题，它通过迭代地在解空间中进行搜索来寻找最优解，在搜索过程中，禁忌搜索使用一个“禁忌表”来记录最近访问过的解，以避免陷入局部最优解。

以下是禁忌搜索的详细步骤：

1、初始化解和禁忌表

2、生成邻域解

3、选择最佳邻域解

4、更新禁忌表

5、检查终止条件

6、重复步骤25，直到满足终止条件

下面是一个使用Python实现的禁忌搜索示例：

import numpy as np
def generate_initial_solution():
    # 生成初始解的函数
    pass
def generate_neighbors(solution):
    # 生成邻域解的函数
    pass
def evaluate(solution):
    # 评估解的函数
    pass
def update_tabu_list(tabu_list, solution):
    # 更新禁忌表的函数
    pass
def tabu_search():
    # 禁忌搜索主函数
    solution = generate_initial_solution()
    best_solution = solution
    tabu_list = []
    while True:
        neighbors = generate_neighbors(solution)
        best_neighbor = max(neighbors, key=evaluate)
        if best_neighbor not in tabu_list:
            solution = best_neighbor
            best_solution = max(best_solution, solution, key=evaluate)
            tabu_list = update_tabu_list(tabu_list, solution)
        if check_termination_condition():
            break
    return best_solution
if __name__ == "__main__":
    best_solution = tabu_search()
    print("最优解：", best_solution)

在这个示例中，你需要实现以下函数：

generate_initial_solution()：生成初始解的函数

generate_neighbors(solution)：根据当前解生成邻域解的函数

evaluate(solution)：评估解的质量的函数

update_tabu_list(tabu_list, solution)：更新禁忌表的函数

check_termination_condition()：检查终止条件的函数

你可以根据你的问题和需求来实现这些函数。