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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。
启发式算法一般针对NP-hard问题：https://www.sohu.com/a/251024879_701814（关于P,NP,NPC问题的解释）
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。
自己理解：我们要找到一个不适定问题的最优解，但最优解很难找到，所以我们通过启发式算法找可行解，这个可行解跟最优解差了多少，我们也不知道。