メタヒューリスティクス

組合せ最適化問題において, 遺伝アルゴリズム, アニーリング法, タブー探索といった発見的な探索を行う手法を総合した枠組. 暫定解に対し局所探索によって解の更新を行うが, 局所最適解に捕捉されることを防ぐための工夫を付加するというのが基本的な考え方である. 一般に最適性は保証できないが, 少ない計算時間で質の良い解を求めることができる場合が多いので極めて実用性が高く, 様々な問題への応用がなされている.

出典：G. Hansen and N. Mladenovic, "An Introduction to Variable Depth Search," in Meta-heuristics: Advances and Trends in Local Search Paradigms for Optimization, S. Voss, eds., Kluwer Academic Publishers, 1998.