精确算法 启发式与元启发式

精确算法（Exact algorithm）指可求出最优解的算法。到目前为止，已提出的精确算法种类较多，有分支定界法、割平面法、整数规划算法和动态规划算法等。一般可用软体为 CPLEX  LINGO  GUROBI

 

启发式策略（heuristic）是一类在求解某个具体问题时，在可以接受的时间和空间内能给出其可行解，但又不保证求得最优解（以及可行解与最优解的偏离）的策略的总称。许多启发式算法是相当特殊的，依赖于某个特定问题。启发式策略在一个寻求最优解的过程中能够根据个体或者全局的经验来改变其搜索路径，当寻求问题的最优解变得不可能或者很难完成时，启发式策略就是一个高效的获得可行解的办法。

元启发式策略（metaheuristic）则不同，元启发式策略通常是一个通用的启发式策略，他们通常不借助于某种问题的特有条件，从而能够运用于更广泛的方面。元启发式策略通常会对搜索过程提出一些要求，然后按照这些要求实现的启发式算法便被称为元启发式算法。许多元启发式算法都从自然界的一些随机现象取得灵感（e.g. 模拟退火、遗传算法）。现在元启发式算法的重要研究方向在于防止搜索过早得陷入局部最优，已经有很多人做了相应的工作，例如禁忌搜索（tabu）和非改进转移（模拟退火）。