启发式算法是一类 在可接受的时间内找到一个“足够好”的解，但不保证找到全局最优解的算法。它们通过启发式规则、经验或随机方法在解空间中搜索较优解。启发式算法广泛应用于组合优化和NP难问题中，包括路径规划、调度优化、资源分配、机器学习中的超参数调优等诸多复杂应用场景。
常见的启发式算法类型包括：
贪心算法：
每一步选择当前最优解，虽然无法保证全局最优，但计算速度较快。
遗传算法：
模拟自然选择和遗传机制，通过选择、交叉和变异操作搜索解空间。
模拟退火算法：
仿照物理退火过程，通过引入随机扰动逐步逼近最优解。
蚁群算法：
模拟蚂蚁觅食行为，通过信息素浓度来引导搜索路径。
鱼群算法：
模拟鱼群觅食行为，通过群体智能来优化搜索过程。
粒子群算法：
模拟鸟群觅食行为，通过个体和群体的经验来调整搜索方向。
人工神经网络：
模拟人脑神经网络的工作原理，通过学习和适应来优化问题求解。
启发式算法的特点包括：
不保证最优解：启发式算法的目标是找到一个足够好的解，而不是最优解，因为在实际应用中，找到最优解往往耗时过长。
计算效率较高：启发式算法能够在较短时间内找到一个可以接受的解决方案。
基于经验或直观判断：启发式算法通过经验规则、直观判断或随机方法来指导搜索过程。
综上所述，启发式算法是一类在解决复杂问题时非常实用的技术，尽管它们不能保证找到最优解，但在很多情况下能够找到一个较好的解，并且具有较快的计算速度。