Inteligentná optimalizácia

Mnohé praktické optimalizačné problémy sú z triedy nekonvexných optimalizačných problémov. Problémy takéhoto druhu je väčšinou zložité riešiť. Niektoré praktické optimalizačné problémy môžu byť vyriešené pomocou metód založených na dekompozícii a pod. Za posledné dve dekády boli navrhnuté rôzne stochastické prehľadávania, založené na biologických a fyzikálnych javoch. Tieto nové techniky zahŕňajú postupy ako žíhanie (annealing), tabu search, evolučné výpočty.
Už samotné meno simulované žíhanie (simulated annealing) naznačuje, že ide o napodobnenie procesu vychladenia a zmrazenia kovu do kryštalickej štruktúry s minimálnou energiou. Výhodou tejto metódy je vyhnutie sa lokálnym extrémom. Algoritmus používa náhodné prehľadávanie, ktoré umožňuje klesanie aj vzostup cieľovej funkcie s určitou pravdepodobnosťou.
Základný koncept postupu tabu search je popísaný v [18]. Celkový prístup spočíva v zabránení cyklického prehľadávania priestoru - zakázaním alebo penalizáciou - pričom každý už vyšetrený bod priestoru je označený ako tabu. Postup bol čiastočne motivovaný pozorovaním, že ľudské správanie má tendenciu prehľadávať cyklicky stále ten istý priestor.