最优化问题 编辑
最佳化问题在数学与电脑科学领域中，是从所有可行解中寻找最优良的解的问题。根据变数是连续的或离散的，最佳化问题可分为两类：连续最佳化问题与组合优化。
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元启发算法, 又称 万能启发式算法、万用启发式算法。在计算机科学和数学优化中，元启发是一种高级的程序或启发式算法，专门用于搜索、生成或选取一个启发式结果，该结果可以为一个最优化问题提供足够好的求解，尤其适用于信息不完备或者计算能力受限时的最优化问题。
在计算机科学中，局部搜索是解决最优化问题的一种元启发式算法。局部搜索从一个初始解出发，然后搜索解的邻域，如有更优的解则移动至该解并继续执行搜索，否则返回当前解。局部搜索的优点是简单、灵活及易于实现，缺点是容易陷入局部最优且解的质量与初始解和邻域的结构密切相关。常见的改进方法有模拟退火、禁忌搜索等。
包络定理是带参数的最优化问题中的一个定理。这个定理的内容是，参数的值变动时，目标函数的变动只和参数的变动有关，而与自变量的变动无关。包络定理在最优化领域非常有用。