الأدلة العليا
الادله العليا -في علوم الحاسب والامثله الرياضيه- هي اجراءات أو ارشادات عاليه المستوى مصممه لإيجاد أو ابتكار أو اختيار طرق بحث خوارزميه نحصل من خلالها على حلول عاليه الجوده لمسأله الامثله خاصه إذا كانت المعلومات غير كافيه أو غير كامله أو إذا كانت السعه الحسابيه محدوده .
الادله العليا تضع نماذج للحلول التي تكون كبيرة جدا لاخذ امثله منها وهي أيضا (الادله العليا ) تقدم بعض الافتراضات الخاصه بمشكله الامثله التي نقوم بحلها كى نستطيه اعاده استخدامها في حل العديد من المشكلات ..
بالمقارنه بالخوارزميات الخاصه بالامثله والطرق التكراريه فان الادله العليا لا تضمن إيجاد أفضل حل عامه على مستوى قطاع معين من مسائل (مشكلات) الامثله .
العديد من طرق الادله العليا تنفذ بعض عمليات الامثله العشوائية حتى يكون الحل الناتج معتمدا على المتغيرات العشوائية المولده وبالبحث في مجموعه كبيرة من الحلول الممكنه عمليا فان الادله العليا يمكنها غالبا إيجاد حلول جيده بمجهود حسابى اقل من الطرق التكراريه والخوارزميات ولذلك فهي (الادله العليا) نهج مفيد في حل مشكلات الامثله .وقد نشرا العديد من اوراق الاستبيان والكتب في هذا الموضوع .
معظم الكتابات في الادله العليا هي كتابات قائمه على التجارب تصف النتائج العمليه تجارب الحاسوب باستخدام الخوارزميات 
ولكن بعض النتائج النظريه أيضا متاحه. وقد نشرت العديد من طرق ونظريات الادله العليا مع مطالبه بالتحديث وفعاليه النتائج العمليه ولسوء الحظ فان معظم المنشور قليل الجوده والتجارب العمليه ويتجاهل ما هو منشور في المطبوعات السابقه.
-خصائص وتصنيف
توجد العديد من الخصائص التي تميز الادله العليا : 
-الادله العليا هي( استراتيجيات ) لعمليه البحث 
-الهدف هو استكشاف محيط البحث بكفاءه لإيجاد أفضل واقرب حل 
-التقنيات التي تشكل خوارزميات الادله العليا تتراوح بين عمليات البحث البسيطه وعمليات التعليم المعقده 
-خوارزميات الادله العليا تقريبيه وغير محدده 
-مشكله (مسأله) الادله العليا ليست مسأله محدده
يوجد تنوع كبير في الادلة العليا مع العديد من الخصائص التي يمكننا من خلالها تصنيف تلك الطرق.
أحد الاتجاهات يمكننا تمييزه من خلال إستراتيجية البحث وأحد انواع البحث هو تطوير لخوارزميات بحث بسيطة. الأدلة العليا لهذا النوع تتضمن خوارزميات بحث مثل (محاكاة الصلب simulated annealing) و (البحث المحلي المتكرر iterated local search) و( بحث جوار المتغير variable neighborhood search ).
النوع الآخر من استراتيجيات البحث يمتلك مكونات تعليمية للبحث وهذا النوع يتضمن خوارزميات مثل (أمثلة مستعمرة النمل) و(الاحتساب التطورى والخوارزميات الجيبنيه).
هناك تصنيف آخر هو الحل الأوحد في مقابل عمليات البحث. اتجاه الحل الأوحد يركز على تعديل وتطوير حل مرشح واحد ويتضمن الخوارزميات المذكوره سابقأ (محاكاه الصلب simulated annealing) و (البحث المحلى المتكرر iterated local search) و( بحث جوار المتغير variable neighborhood search ).
الاتجاه الآخر يحافظ ويطور حلول متعددة ويستخدم خصائص معروفة في البحث ويتضمن خوارزمات مثل الاحتساب التطوري.
بالاضافه إلى الخوارزمات المتتاليه السابقه توجد أخرى متوازيه ومختلطة. المختلطة هي التي تجمع اتجاهات الامثله كالبرمجة الرياضية والبرمجة المقيدة وتعليم الآلة وجميع مكونات الاتجاه المختلط يمكن أن تعمل معا وتتبادل المعلومات لقياده البحث.
الخوارزمات المتوازية تستخدم تقنيات كالبرمجة المتوازية حتى تستطيع اجراء عمليات بحث متعددة بالتوازي وهذا يتراوح من نظام بحث بسيط إلى عمليات بحثية تعمل في الوقت ذاته لتحين الحل النهائي بشكل عام.
الادلة العليا تستخدم في الامثلة الاندماجية والتى يسعى فيها إلى الحل الامثل من خلال فضاء بحثي منفصل على سبيل المثال مشكلة سفر رجل المبيعات حيث ينمو فضاء البحث بشكل مضاعف بسبب زياده حجم المشكله وهذا ما يجعل استخدام البحث الشامل غير ممكن بالاضافه إلى المشكلات الاندماجية متعددة الابعاد والتى تتضمن مشكلات في التصميم تعانى من مشكلات الابعاد 
بعض المراجع قالت أن ( Fred Glover) هو من صاغ مصطلح الادلة العليا.
العديد من "الادلة العليا" المختلفه تعتبر موجودة ويجرى باستمرار اقتراح متغيرات جديدة
ومن أهم المساهمات ف هذا المجال :