在解决问题时，我们需要寻找可行的解决方案并进行改进，以获得最优的全局解。然而，由于资源有限且大多数优化问题都十分复杂，因此很难找到非常精确的解决方案。为了应对这类问题，元启发优化算法可以通过提供近似解来解决。这些算法通过模拟自然界中的生物、物理或社会现象，帮助我们在搜索空间中寻找到可能的解决方案。虽然这些解决方案可能不是最优解，但它们通常是接近最优解的，并且在实践中表现出色。因此，元启发优化算法成为解决复杂优化问题的有力工具。
元启发算法被广泛应用于解决各种非线性非凸优化问题。尤其在组合优化中，传统算法往往难以在合理的时间内解决具有不确定性的特定问题。相比于优化算法、迭代方法和简单的贪婪启发式，元启发式通常可以用更少的计算量找到适当的解决方案。
元启发式算法在不同领域中扮演关键角色。许多优化问题都是多目标函数，带有非线性约束。举例来说，许多工程优化问题都是高度非线性的，需要解决多目标问题。另外，人工智能和机器学习问题则常常依赖于大规模数据集，难以用优化问题的方式来解决最优性。因此，元启发式算法在解决实际问题上具有重要作用。
元启发式算法根据操作方式的不同进行分类，包括自然启发和非自然启发、基于种群和个体搜索、动态和静态目标函数、不同的邻域结构、内存使用和无内存方法等。
常用的元启发式算法
1、遗传算法(GA)
遗传算法(GA)是一种元启发式算法，其灵感来源于自然选择和自然遗传学的进化过程。
2、模拟退火(SA)
模拟退火(SA)灵感来源于冶金中的加热和控制冷却操作的启发。
3、禁忌搜索(TS)
禁忌搜索(TS)是基于内存结构并使用局部搜索方法通过检查其邻居来找到潜在的解决方案。
4、群体智能算法
群体智能算法的灵感来自鸟群的社会行为、动物捕食狩猎、细菌生长和鱼群。常见的有蚁群算法、粒子群算法、蜂群算法、布谷鸟搜索算法等等。
5、可变邻域搜索(VNS)
可变邻域搜索(VNS)算法探索初始解决方案并改进。与禁忌搜索类似，局部搜索方法被反复应用并从解决方案中获得局部最优解。
