启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义：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。现阶段，启发式算法以仿自然体算法为主，主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。

大自然是神奇的，它造就了很多巧妙的手段和运行机制。受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（Heuristic Algorithm）。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律，也有来自人类积累的工作经验。

启发式算法的发展：

启发式算法的计算量都比较大，所以启发式算法伴随着计算机技术的发展，取得了巨大的成就。

40年代：由于实际需要，提出了启发式算法（快速有效）。

50年代：逐步繁荣，其中 贪婪算法和局部搜索 等到人们的关注。

60年代: 反思，发现以前提出的启发式算法速度很快，但是解得质量不能保证，而且对大规

        模的问题仍然无能为力（收敛速度慢）。

70年代：计算复杂性理论的提出，NP问题。许多实际问题不可能在合理的时间范围内找到全局最优解。发现贪婪算法和局部搜索算法速度快，但解不好的原因主要是他们只是在局部的区域内找解，等到的解没有全局最优性。

        由此必须引入新的搜索机制和策略………..

        Holland的遗传算法出现了（Genetic Algorithm）再次引发了人们研究启发式算法的

        兴趣。

80年代以后：

        模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm），人工神经网络（Artificial Neural Network），禁忌搜索（Tabu Search）相继出现。

最近比较热或刚热过去的：

演化算法（Evolutionary Algorithm）, 蚁群算法（Ant Algorithms）， 拟人拟物算法，量子算法等。

各个算法的思想这就不再详细给出，为什么要引出启发式算法，因为NP问题，一般的经典算法是无法求解，或求解时间过长，我们无法接受。这里要说明的是：启发式算法得到的解只是近似最优解（近似到什么程度，只有根据具体问题才能给出）. 二十一世纪的最大的数学难题NP？=P，如果NP=P启发式算法就不在有存在的意义。

启发式算法的不足和如何解决方法：

启发式算法目前缺乏统一、完整的理论体系。

很难解决！ 启发式算法的提出就是根据经验提出，没有什么坚实的理论基础。

由于NP理论，启发式算法就解得全局最优性无法保证。

等NP？=P有结果了再说吧，不知道这个世纪能不能行。

各种启发式算法都有个自优点如何，完美结合。

如果你没有实际经验，你就别去干这个，相结合就要做大量尝试，或许会有意外的收获。

启发式算法中的参数对算法的效果起着至关重要的作用，如何有效设置参数。

还是那句话，这是经验活但还要悟性，只有try again………..

启发算法缺乏有效的迭代停止条件。

还是经验，迭代次数100不行，就200，还不行就1000…………

还不行估计就是算法有问题，或者你把它用错地方了………..

启发式算法收敛速度的研究等。

你会发现，没有完美的东西，要快你就要付出代价，就是越快你得到的解也就远差。