metaheuristiikkaa
Metaheuristiikkaa on yleisnimitys optimoinnin menetelmille, jotka ohjaavat alhaisemman tason heuristiikkojen etsimää ratkaisua kohti hyviä ratkaisuja suurissa ja monimutkaisissa hakutiloissa. Ne ovat problemakohtaisesti riippumattomia ja niitä voidaan soveltaa lukuisissa ongelmissa muokkaamalla kriteerifunktiota, rajoituksia sekä ratkaisun esittämistapaa. Metaheuristiikat pyrkivät tasapainottamaan tutkimisen (exploration) ja hyödyntämisen (exploitation) sekä käyttävät usein stokastisia elementtejä.
Esimerkkejä yleisesti käytetyistä metaheuristiikoista ovat geneettiset algoritmit (GA), simuloitu jäähdytys (simulated annealing, SA), tabu-haku, ant colony
Käyttökohteita on laajasti: reititys ja logistiikka, tuotannon aikataulutus, suunnittelu ja muotoilu sekä koneoppimisen hyperparametrien optimointi. Metaheuristiikkoja
Rajoitukset: ne eivät yleensä takaa optimaalisinta ratkaisua, tulokset voivat riippua parametreista ja satunnaisuudesta, ja tulosten vertailu