元启发式算法¶

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启发式算法是基于直观或经验构造的算法，在可接受的计算时间和空间花费下，为组合优化问题的每个实例提供一个可行解，但该可行解与最优解的偏离程度通常难以预计。元启发式算法则是一类通用型的启发式算法，其优化机理不过分依赖于算法的组织结构信息，可广泛应用于函数的组合优化和计算。它们的区别和关系如下：

区别
问题针对性：启发式算法通常是针对特定问题设计的，利用问题的特定信息来引导搜索过程；元启发式算法不针对特定问题，是一种通用的算法框架或策略，可应用于广泛的问题领域。
随机因素：启发式算法一般不存在随机因素，对于相同的输入，执行步骤和输出是固定的；元启发式算法通常包含随机因素，例如遗传算法中的交叉、变异操作对象是随机选择的，所以即使输入相同，多次运行的结果也可能不同。
搜索范围：启发式算法可看作是局部搜索方法，专注于特定问题的求解；元启发式算法属于全局搜索解决方案，能在更大的搜索空间中寻找最优或近似最优解。
算法效率：启发式算法由于针对具体问题设计，可能会更快地找到较好的解决方案；元启发式算法因要适应多种问题，需要更多的计算资源和时间，效率上可能略逊一筹。
关系
元启发式算法是启发式算法的一个特定类型，是启发式算法的改进与拓展。启发式算法为元启发式算法的发展提供了基础和经验，元启发式算法在继承启发式算法思想的同时，通过更通用的策略和机制，提升了在不同问题上的适用性。像遗传算法、粒子群算法等，严格意义上属于元启发式算法，但有时也宽泛地称它们为启发式算法。

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