轉自百度百科：https://baike.baidu.com/item/啟發式演算法/938987?fr=aladdin
啟發式演算法（heuristic algorithm)是相對于最優化演算法提出的，一個問題的最優演算法求得該問題每個實體的最優解，
啟發式演算法一般針對NP-hard問題：https://www.sohu.com/a/251024879_701814（關于P,NP,NPC問題的解釋）
啟發式演算法可以這樣定義：一個基于直觀或經驗構造的演算法，在可接受的花費（指計算時間和空間）下給出待解決組合優化問題每一個實體的一個可行解，該可行解與最優解的偏離程度一般不能被預計，現階段，啟發式演算法以仿自然體演算法為主，主要有蟻群演算法、模擬退火法、神經網路等，
自己理解：我們要找到一個不適定問題的最優解，但最優解很難找到，所以我們通過啟發式演算法找可行解，這個可行解跟最優解差了多少，我們也不知道，
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