The Algorithm Design Manual Second Edition

7.8

Other Heuristic Search Methods

Several heuristic search methods have been proposed to search for good solutions for

combinatorial optimization problems. Like simulated annealing, many techniques

relies on analogies to real-world physical processes. Popular methods include genetic

algorithms, neural networks, and ant colony optimization.

The intuition behind these methods is highly appealing, but skeptics decry

them as voodoo optimization techniques that rely more on nice analogies to nature

than demonstrated computational results on problems that have been studied using

other methods.

The question isn’t whether you can get decent answers for many problems given

enough effort using these techniques. Clearly you can. The real question is whether

they lead to better solutions with less implementation complexity than the other

methods we have discussed.

In general, I don’t believe that they do. But in the spirit of free inquiry, I

introduce genetic algorithms, which is the most popular of these methods. See the

chapter notes for more detailed readings.