智能算法介绍
现代启发式算法在优化机制方面存在一定的差异，但在优化流程上却具有较大的相似性，均是一种“邻域搜索”结构。算法都是从一个(一组)初始解出发，在算法的关键参数的控制下通过邻域函数产生若干邻域解，按接受准则(确定性、概率性或混沌方式)更新当前状态，而后按关键参数修改准则调整关键参数。如此重复上述搜索步骤直到满足算法的收敛准则，最终得到问题的优化结果。神经网络、禁忌搜索、模拟退火、和ACA，他们都是启发式的搜索方法，共同的基本要素：（1）随机初始可行解；
（２）给定一个评价函数（常常与目标函数值有关）；
（３）邻域，产生新的可行解；
（４）选择和接受解得准则；
（５）终止准则。没有启发的算法就是随机搜索的算法，例如遗传算法。
