High Quality Content by WIKIPEDIA articles! Les metaheuristiques forment une famille d’algorithmes d’optimisation visant a resoudre des problemes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche operationnelle, de l'ingenierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne connait pas de methode classique plus efficace. Les metaheuristiques sont generalement des algorithmes stochastiques iteratifs, qui progressent vers un optimum global, c'est-a-dire l'extremum global d'une fonction, par echantillonnage d’une fonction objectif. Elles se comportent comme des algorithmes de recherche, tentant d’apprendre les caracteristiques d’un probleme afin d’en trouver une approximation de la meilleure solution (d'une maniere proche des algorithmes d'approximation). Il existe un grand nombre de metaheuristiques differentes, allant de la simple recherche locale a des algorithmes complexes de recherche globale. Ces methodes utilisent cependant un haut niveau d’abstraction, leur permettant d’etre adaptees a une large gamme de problemes differents.

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