3.2 Tabu表
        Tabu表是TS算法的关键，也是其区别于其他算法的最明显的特点。它用来存放已经发生的移动的逆移动，只要是存在于Tabu表中的移动，在当前迭代过程中是禁止采用的。
        TS正是通过这种手段，有效地防止了在搜索过程中返回已经访问过的局部最优点，为取得全局最优解创造了良好的条件。Tabu表的管理有多种方式，本文采用先进先出（FIFO）的队列来进行管理。
        也就是说，如果当前解是通过闭合开关i同时打开开关j产生的，那么所有与打开开关i或者闭合开关j相关的移动都将存入Tabu表中。但是，随着系统复杂程度的增加，k的取值范围将很大。由于Tabu表需要存放多次迭代的信息，一方面Tabu表的长度将大大增加，每次更新Tabu表时需要移进和移出大量元素；另一方面Tabu表的搜索效率也大大降低。
        因此，Tabu表的长度对TS很关键，但如何确定其最优值仍是一个有待研究的问题。通常所遵循的原则是：Tabu表的长度随研究问题规模的增大而增大。
        3.3 释放水平
        虽然Tabu表是避免局部最优的有效手段，但它也可能阻止解的进一步优化，这对寻优过程显然是不利的。“释放水平”就是用来解决这一问题的。对于一个有价值的移动，就算它在Tabu表中，但只要达到了“释放水平”，就可将其从Tabu表中释放。本文采用的释放水平为：当Tabu表中的一个移动作用于当前解，能够产生到目前为止的最优解，则认为该移动达到了“释放水平”。
        3.4 配网重构问题中TS算法的处理
        和其他算法一样，用TS算法求解配网重构问题的关键在于，如何将算法和所要研究的问题结合起来，提高算法的计算效率和计算精度。TS属于随机搜索算法，如果不考虑配网重构问题自身的特点，寻优过程中将产生大量不可行解，极大地影响了计算效率，例如产生的解不满足辐射状结构或者出现了网络孤岛。
        因此，有必要从配网重构问题的特点出发，对寻优过程加以控制，避免不可行解的产生。本文采取如下措施：①初始解取配网的原始结构；②只采用交换移动，因为单步移动必然产生孤立节点；③进行交换移动时，闭合一开关后，只能在所形成的环内打开另一开关。通过以上三个措施，从初始解到各试验解的产生都严格遵循配电网的结构约束，因此，寻优过程中产生的任何解在结构上都是可行的，从而避免了对大量不可行解的判断和处理，节约了计算时间。