启发式算法概述

启发式算法（Heuristic Algorithm）是相对于最优化算法提出的。 它有不同的定义：

• 其中一种是，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。
• 另一种是，启发式算法是一种技术，这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解，但不一定能保证所得的可行解和最优解，甚至在多数情况下，无法阐述所得解同最优解的近似程度。

启发式算法是一种近似算法，它更像是一种算法框架，定义了算法的流程步骤，并没有成型的理论体系。

有一类的通用启发式策略称为元启发式算法（Metaheuristic），通常使用乱数搜寻技巧。 他们可以应用在非常广泛的问题上，但不能保证效率。 近年来随着智能计算领域的发展，出现了一类被称为超启发式算法（Hyper-Heuristic Algorithm）的新算法类型。

以下表格是对启发式算法的分类：