A Metaheurística é uma classe de abordagens utilizadas para resolver problemas complexos de optimização. Não são algoritmos exactos, mas sim estratégias ou métodos gerais que podem ser adaptados a vários problemas de optimização. As Metaheurísticas são frequentemente utilizadas para problemas que são demasiado grandes ou complexos para algoritmos exactos para serem resolvidos num período de tempo razoável.
As Metaheurísticas caracterizam-se pela sua capacidade de encontrar rapidamente boas, mas não necessariamente óptimas, soluções para problemas complexos. Incorporam também elementos de aleatoriedade e pesquisa de tentativa e erro, o que lhes permite escapar à óptica local e explorar o espaço de solução de forma mais eficaz. A meta-heurística é também iterativa, o que significa que muitas vezes melhoram as suas soluções ao longo do tempo.
Existem vários tipos de abordagens metaheurísticas, incluindo recozimento simulado, pesquisa tabu, algoritmos genéticos, optimização de colónias de formigas, optimização de enxames de partículas e outros. Cada uma destas tem as suas características únicas, que podem ser adaptadas a uma série de problemas.
As Metaheurísticas são geralmente implementadas como programas informáticos que podem ser utilizados para resolver vários tipos de problemas. A implementação específica pode variar, dependendo do tipo de problema a ser resolvido. Por exemplo, um algoritmo genético pode ser utilizado para resolver um problema de programação, enquanto uma abordagem de optimização de colónias de formigas pode ser utilizada para resolver um problema de vendedor ambulante.
A meta-heurística pode ser utilizada para resolver problemas complexos de forma rápida e eficiente. Uma vez que não requerem algoritmos exactos, podem muitas vezes fornecer soluções mais rápidas do que os algoritmos exactos. São também frequentemente mais robustos do que algoritmos exactos, o que significa que têm menos probabilidades de ficar presos a uma solução óptima local.
As meta-heurísticas são limitadas pela sua dependência de tentativa-e-erro e aleatoriedade, o que pode levar a soluções sub-óptimas. Além disso, podem requerer recursos computacionais significativos a implementar, o que pode ser dispendioso. Finalmente, podem exigir uma afinação significativa para alcançar bons resultados.
As Metaheurísticas são utilizadas numa vasta gama de aplicações, incluindo programação, encaminhamento, atribuição de recursos, planeamento da produção e muitas outras. São também utilizadas em engenharia, fabrico, logística e finanças, entre outras áreas.
A meta-heurística pode ser melhorada através da incorporação de elementos de algoritmos exactos, tais como programação de constrangimentos ou programação mista de números inteiros. Adicionalmente, novas técnicas, tais como a hiper-heurística, estão a ser desenvolvidas para melhorar o desempenho da meta-heurística.
As meta-heurísticas são uma ferramenta poderosa para a resolução de problemas complexos de optimização. Caracterizam-se pela sua capacidade de encontrar rapidamente boas, mas não necessariamente óptimas, soluções para problemas complexos. Existem vários tipos de abordagens metaheurísticas, incluindo recozimento simulado, pesquisa tabu, algoritmos genéticos, optimização de colónias de formigas e optimização de enxames de partículas. As meta-heurísticas são geralmente implementadas como programas de computador e são utilizadas numa vasta gama de aplicações. Podem ser melhoradas incorporando elementos de algoritmos exactos e novas técnicas, tais como a hiper-heurística.
Os algoritmos meta-heurísticos são utilizados para resolver problemas de optimização. São uma classe geral de algoritmos que podem ser utilizados para encontrar soluções quase óptimas para problemas difíceis. os algoritmos meta-heurísticos são frequentemente utilizados quando os algoritmos tradicionais de optimização não conseguem encontrar uma boa solução.
Não, a Aprendizagem Automática não é uma meta-heurística. Uma meta-heurística é um algoritmo de nível superior que guia um algoritmo de pesquisa. O Machine Learning é um subconjunto de inteligência artificial que lida com a criação e estudo de algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre dados.
Um algoritmo genético (AG) é um heurístico de pesquisa que imita o processo de selecção natural. Este heurístico é frequentemente utilizado para gerar soluções úteis para problemas de optimização e pesquisa. Uma AG funciona criando uma população de soluções potenciais (chamadas "cromossomas") e depois seleccionando as melhores soluções desta população através de um processo de "sobrevivência do mais apto". As melhores soluções são então utilizadas para criar uma nova geração de soluções, e o processo repete-se até ser encontrada uma solução satisfatória.
As metaheurísticas são uma classe de algoritmos que podem ser utilizados para resolver problemas de optimização. Muitos algoritmos meta-heurísticos são inspirados pela natureza, e o algoritmo genético é um exemplo disso. As meta-heurísticas são frequentemente utilizadas quando os algoritmos tradicionais de optimização não conseguem encontrar uma solução satisfatória para um problema.
A abordagem meta-heurística é uma técnica de resolução de problemas que emprega um método de pesquisa heurística para encontrar uma solução aproximada para um problema. Os métodos de pesquisa heurística são utilizados quando uma solução exacta para um problema não é conhecida ou é demasiado cara para ser encontrada. A abordagem meta-heurística é frequentemente utilizada em problemas de optimização, onde o objectivo é encontrar a melhor solução a partir de um conjunto de soluções possíveis.
Existem 3 tipos de heurística: 1. Heurística da disponibilidade - esta heurística é utilizada quando as pessoas estimam a probabilidade de um evento acontecer com base na facilidade com que um exemplo desse evento vem à mente. 2. Representatividade heurística - esta heurística é usada quando as pessoas estimam a probabilidade de um evento acontecer com base na sua semelhança com outros eventos que tenham vivido. 3. Ancoragem e Ajuste heurístico - esta heurística é usada quando as pessoas estimam a probabilidade de um evento acontecer com base numa estimativa inicial que fazem, que depois ajustam com base em novas informações.