Metoda optymalizacji, w której cząstki poruszają się w przestrzeni poszukiwań, przyciągając się nawzajem w celu optymalizacji rozwiązania.

Algorytm, który unika powtarzania ruchów zakazanych (tabu) i przemieszcza się w przestrzeni poszukiwań, podążając za liderem roju.

Algorytm, który inspirowany jest strategią ptaka kukułki, zastępującej jaja obcego gatunku w cudzym gnieździe.

Technika optymalizacyjna oparta na procesach ewolucyjnych, takich jak krzyżowanie i mutacja, w celu generowania nowych rozwiązań.

Metoda sympleksowa

Algorytmy zachłanne

Dziel i zwyciężaj

lgorytm A*

Algorytmy wyliczeniowe

Metoda sympleksowa

Przeszukiwanie wyczerpujące

Algorytmy zachłanne

Są skuteczne w przypadku problemów, w których istnieje duża różnorodność w przestrzeni rozwiązań.

Mogą utknąć w lokalnym optimum.

Są często stosowane w przypadku problemów NP trudnych.

Zawsze znajdują rozwiązanie optymalne.

Kryterium losowe

Kryterium najmniejszego przyrostu funkcji celu

Kryterium Blanda

Kryterium największego przyrostu funkcji celu

Wybiera się rozwiązanie z wartością funkcji celu równą 0

Można stosować różne metody, np. wybierać rozwiązanie z maksymalną wartością funkcji celu, minimalną wartością funkcji celu, itp.

Wybiera się rozwiązanie z maksymalną wartością funkcji celu

Wybiera się rozwiązanie z minimalną wartością funkcji celu

Węzeł i granica

Węzeł i wierzchołek

Węzeł i przyrost funkcji celu

Wybiera się wierzchołek, dla którego suma drogi pomiedzy wierzchołkiem początkowym a tym wierzchołkiem i rzeczywistej drogi od tego wierzchołka do wierzchołka docelowego jest minimalna

Wybiera się wierzchołek, dla którego suma drogi pomiedzy wierzchołkiem początkowym a tym wierzchołkiem jest maksymalna

Wybiera się wierzchołek, dla którego suma drogi pomiedzy wierzchołkiem początkowym a tym wierzchołkiem jest minimalna

ybiera się wierzchołek, dla którego suma drogi pomiedzy wierzchołkiem początkowym a tym wierzchołkiem i przewidywanej przez heurystykę drogi od tego wierzchołka do wierzchołka docelowego jest minimalna