启发式算法与元启发式算法

启发式算法

相对与精确算法提出的。是一种群体智能算法。平衡局部最优解与全局最优解。
启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。
许多启发式算法是相当特殊的，依赖于某个特定问题。

元启发式算法

他们通常不借助于某种问题的特有条件，从而能够运用于更广泛的方面。元启发式策略通常会对搜索过程提出一些要求，然后按照这些要求实现的启发式算法便被称为元启发式算法。
元启发式算法包括禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、人工鱼群算法、人工蜂群算法、人工神经网络算法等。