メタヒューリスティクスとは、難度の高い最適化問題を解くための経験的手法を有機的に結合させたものであり、最近では、実務的な問題を楽に解くためのフレームワークとして、実務家の間でよく用いられる最適化アルゴリズムとなっている。実際問題を解くとき、ある程度のプログラミングの腕と、メタヒューリスティクスの選択眼と、設計のコツさえつかんでいれば、比較的短時間でロバストな解法を設計できる。本書では、メタヒューリスティクスを単なるアイディアの羅列ではなく、なぜそのアイディアがうまく働くのかを、数理的に説明することを試みる。また、数理計画とよばれる最適化の一分野とメタヒューリスティクスの融合についても解説する。一般的なアルゴリズムの記述だけでなく、種々の具体的な応用への適用を通して、自分で一から効率的なメタヒューリスティクスを設計できるようなコツを伝授する。