Meta-heurística

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
Ir para: navegação, pesquisa

Uma meta-heurística é um método heurístico para resolver de forma genérica problemas de otimização (normalmente da área de otimização combinatória).

Metaheurísticas são geralmente aplicadas a problemas que não se conhece algoritmo eficiente (veja problemas NP-completos).

Utilizam combinação de escolhas aleatórias e conhecimento histórico dos resultados anteriores adquiridos pelo método para se guiarem e realizar suas buscas pelo espaço de pesquisa em vizinhanças dentro do espaço de pesquisa, o que evita paradas prematuras em ótimos locais.

Meta-heurísticas comuns[editar | editar código-fonte]

Algumas meta-heurísticas bem conhecidas são:

  1. Algoritmo genético
  2. Simulated annealing (Arrefecimento Simulado em pt-Br)
  3. GRASP
  4. Busca tabu
  5. Colônia de formigas (otimização)
  6. Colônia de abelhas (otimização)

Inumeráveis variações e combinações destas técnicas são propostas na literatura (veja sistemas híbridos).

Problemas resolvidos por metaheurísticas[editar | editar código-fonte]

Referências[editar | editar código-fonte]

  1. C. Blum and A. Roli (2003). Metaheuristics in combinatorial optimization: Overview and conceptual comparison. ACM Computing Surveys 35(3) 268–308.

Referências

  1. FREITAS, F.G., MAIA, C.L.B., COUTINHO, D.P., CAMPOS, G.A.L., SOUZA, J.T., Aplicação de Metaheurísticas em Problemas da Engenharia de Software: Revisão de Literatura, II Congresso Tecnológico Infobrasil, 2009, http://issuu.com/fabriciogf/docs/otimizacaoemengenhariadesoftware_surveypt.

Ligações externas[editar | editar código-fonte]

Ver também[editar | editar código-fonte]

Wiki letter w.svg Este artigo é um esboço. Você pode ajudar a Wikipédia expandindo-o. Editor: considere marcar com um esboço mais específico.