metaheuristische

Metaheuristische algoritmen zijn hoog-niveau optimalisatiestrategieën die gericht zijn op het vinden van goede oplossingen voor complexe problemen waar exacte methoden onpraktisch zijn. Ze vormen een generiek raamwerk dat kan worden aangepast aan specifieke taken door componenten zoals de representatie van oplossingen, de doel- of fitnessfunctie en de keuze van lokale zoekmethoden te specificeren. Ze gebruiken vaak probabilistische beslissingen en geheugen om efficiënter door grote zoekruimtes te bewegen.

Een kernkenmerk is de balans tussen exploratie en exploitatie. Dit gebeurt via iteratieve stappen, vaak met perturbaties of geheugencomponenten en adaptieve parameters. Veel metaheuristieken zijn probabilistisch en hebben geen garantie op het globale optimum, maar leveren doorgaans kwalitatief hoge oplossingen binnen redelijke computationele tijd.

Belangrijke families omvatten populatiegebaseerde methoden zoals genetische algoritmen (GA's), particle swarm optimization (PSO) en ant colony optimization (ACO); en trajectgebaseerde methoden zoals simulated annealing (SA) en tabu search (TS). Daarnaast bestaan varianten zoals variabele buurtzoekingen (VNS) en memetische algoritmen.

Toepassingen en evaluatie: metaheuristieken worden toegepast in combinatorische optimalisatie (zoals knapsack en planningsproblemen), ontwerpoptimalisatie, logistiek en machine learning. Ze bieden flexibiliteit en robuustheid, maar prestaties hangen sterk af van de probleemkenmerken en parameterinstelling. Ze worden vaak gebruikt wanneer exacte methoden onhandelbaar zijn vanwege grootte of complexiteit.