Typisch zeichnen sich Metaheuristiken durch eine hohe Flexibilität, den Einsatz von Zufallsanteilen oder deterministischen Ersatzmechanismen sowie eine iterative Verbesserung aus. Sie arbeiten oft mit einer Balance zwischen Exploration neuer Regionen des Suchraums und Exploitation bekannter vielversprechender Lösungen. Zur Steuerung dienen Parameter wie Populationsgröße, Abbruchkriterien oder Temperatur- und Nachschärfungspläne, die regelmäßig angepasst werden müssen. Da Parameter und Problemdefinitionen stark aufeinandereinwirken, liefern Metaheuristiken in der Praxis keine universelle Erfolgsformel.
Zu den bekanntesten Typen gehören populationalle Metaheuristiken wie genetische Algorithmen, evolutionäre Strategien und Differential Evolution sowie schwarmintelligente Ansätze wie Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization und Artificial Bee Colony. Trajektorienbasierte Verfahren umfassen Simulated Annealing, Tabu Search und Variable Neighborhood Search. Hybride Ansätze, Memetic Algorithms und Hyperheuristiken kombinieren oder steuern Heuristiken, um Leistungskurven zu verbessern oder an spezifische Problemstrukturen anzupassen.
Metaheuristiken finden Anwendung in der Logistik, der Planung, der Produktion, dem Scheduling, dem Routing sowie in Design- und Engineering-Problemen. Typische Aufgaben sind knappe Ressourcenzuweisungen, Weg- bzw. Routenplanungen, Zeitpläne, Schnittstellen- und Layout-Optimierungen sowie Parameter- und Designoptimierung unter Unsicherheit.
Zu den wesentlichen Einschränkungen gehören die Abhängigkeit von Tuning-Parametern, das Fehlen einer universellen Leistungsgarantie und die potenzielle hohe Rechenzeit, insbesondere bei großen oder komplexen Problemen. Die Effektivität variiert stark zwischen Problemtyp, Implementation und gewählter Strategie, weshalb empirische Vergleiche und problemadäquates Benchmarking unverzichtbar bleiben.