Metaheuristikák

Metaheuristikák a számítástechnika és az optimalizálás területén használt magas szintű algoritmusok, amelyek célja a lehetséges megoldások nagy keresési terében optimális vagy közel optimális megoldások megtalálása. Nem garantálják az abszolút optimális megoldás megtalálását, de általában hatékonyak a bonyolult problémák, például az NP-nehéz problémák megoldására. A metaheuristikák nem specifikusak egy adott problémára, hanem általános keretrendszereket biztosítanak, amelyeket különféle optimalizálási feladatokhoz lehet adaptálni.

Számos különböző metaheuristikus megközelítés létezik, beleértve a genetikus algoritmusokat, a szimulált hőt, a részecskesereg optimalizálást és a méhkolónia optimalizálást. Ezek az algoritmusok gyakran inspirációt merítenek természeti jelenségekből, mint például az evolúció, a fizika vagy a rovarok viselkedése. A keresési folyamatuk általában magában foglalja a globális és lokális keresési stratégiák kombinációját, hogy elkerüljék a lokális optimumokban való beragadást. A metaheuristikákat széles körben alkalmazzák az iparban és a kutatásban, beleértve az útvonaltervezést, az ütemezést, a gépi tanulást és a mérnöki tervezést.