stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Semar
Keistimewaan

Semar merupakan tokoh pewayangan ciptaan pujangga lokal. Meskipun statusnya hanya sebagai abdi, tetapi keluhurannya sejajar dengan Prabu Kresna dalam kisah Mahabharata. Jika dalam perang Baratayuda menurut versi aslinya, penasihat pihak Pandawa hanya Kresna seorang, maka dalam pewayangan, jumlahnya ditambah menjadi dua, dan yang satunya adalah Semar.
Semar dalam karya sastra hanya ditampilkan sebagai pengasuh keturunan Resi Manumanasa, terutama para Pandawa yang merupakan tokoh utama kisah Mahabharata. Namun dalam pementasan wayang yang bertemakan Ramayana, para dalang juga biasa menampilkan Semar sebagai pengasuh keluarga Sri Ramawijaya ataupun Sugriwa. Seolah-olah Semar selalu muncul dalam setiap pementasan wayang, tidak peduli apapun judul yang sedang dikisahkan.
Dalam pewayangan, Semar bertindak sebagai pengasuh golongan kesatria, sedangkan Togog sebagai pengasuh kaum raksasa. Dapat dipastikan anak asuh Semar selalu dapat mengalahkan anak asuh Togog. Hal ini sesungguhnya merupakan simbol belaka. Semar merupakan gambaran perpaduan rakyat kecil sekaligus dewa kahyangan. Jadi, apabila para pemerintah - yang disimbolkan sebagai kaum kesatria asuhan Semar - mendengarkan suara rakyat kecil yang bagaikan suara Tuhan, maka negara yang dipimpinnya pasti menjadi nagara yang unggul dan sentosa.
Dalam agama Budha dan Konghucu

Daftar Kelenteng yang memiliki altar untuk Semar:
Kelenteng Tjing Tie Miao, Jl. Lingkar Tanjung Mas, Kota Semarang.
Vihara Nam Hai Kwan Se Im Pu Sa, Simpenan, Sukabumi.
Vihara Paramitta Jawa Sanyata, Desa Ngadas, Kecamatan Poncokusumo, Kabupaten Malang.
Lihat pula

Tualen, tokoh pewayangan Bali yang mirip Semar
Gareng
Petruk
Bagong
Punakawan
Daftar pustaka

Slamet Muljana (1979) Nagarakretagama dan Tafsir Sejarahnya. Jakarta: Bhrathara
P.J. Zoetmulder (1983) Kalangwan. Sastra Jawa Kuno selayang pandang. Jakarta: Djambatan.
Pranala luar

Media tentang Semar di Wikimedia Commons
| l b Tokoh pewayangan Jawa |
| --- | --- | --- |
| Dewa-dewi |  Balaupata  Cingkarabala  Batara Cakra  Batara Guru  Dewa Ruci  Sang Hyang Tunggal  Sang Hyang Wenang  |  |
| Ramayana |  Anggisrana  Aswanikumba  Bukbis  Garulangit  Kapisraba  Mulatani  Srababuta  Talamariam  Trigangga  Trinetra  Wilkataksini  Yuyu Rumpung  |  |
| Mahabharata |  Anggraini  Antakadewa  Antareja  Antasena  Bagaspati  Bambang Sumantri  Bambang Sumitra  Basuketi  Basukiswara  Basupati  Basurata  Bratalaras  Cakil  Citraksi  Durmagati  Gandamana  Larasati  Manuhara  Manumanasa  Prabakusuma  Pregiwa  Pregiwati  Pujawati  Rupakenca  Sakri  Sakutrem  Setatama  Supraba  Wijanarka  Wilugangga  Wisanggeni  |  |
| Punakawan |  Bagong (Astrajingga)  Bawor  Bilung (Sarawita)  Cangik  Gareng  Limbuk  Petruk  Semar  Togog  |  |
Lukisan Semar gaya Surakarta.
Semar dalam Wayang golek
Keris pengantin dengan pegangan Semar
Rubel Rusia

Rubel Rusia (bahasa Rusia: российский рубль; rossiyskiy rubl' , kurs: ₽, kode: RUB) adalah mata uang Federasi Rusia (dan juga Kekaisaran Rusia dan Uni Soviet pada masa lalu). Satu rubel dibagikan kepada 100 kopek (копейка).
Rubel merupakan mata uang Rusia selama beberapa abad. Pembuatan uang koin rubel bermula pada tahun 1704. Rubel yang pertama adalah perak. Pada abad ke-19, beberapa koin rubel bersifat platinum. Rubel jenis emas diperkenalkan pada 1897 dan mempunyai berat setara dengan 0,774235 g emas. Rubel pada era Soviet tahun 1961 mempunyai berat setara dengan 0,987412 g emas. Kini, mata uang rubel tak lagi mempunyai kaitan dengan emas.
Kode mata uang ISO 4217 untuk Rubel Rusia saat ini adalah RUB; kode sebelumnya, RUR, merujuk kepada mata uang sebelum denominasi 1997.
Sejarah

Artikel utama: Rubel
Rubel telah digunakan di wilayah Rusia sejak abad ke-14. Rubel Rusia modern diciptakan pada bulan Desember 1991 dan digunakan secara paralel dengan rubel Soviet, yang tetap beredar hingga September 1993. Semua koin Soviet yang diterbitkan antara tahun 1961 dan 1991, serta koin 1, 2, dan 3 kopek, dikeluarkan sebelum 1961, secara resmi tetap menjadi alat pembayaran yang sah hingga 31 Desember 1998, dan pada 1999–2001 ditukar dengan rubel Rusia dengan perbandingan 1000:1
Sejarah > Rubel pertama – RUR (1992–1998)

Sejak runtuhnya Uni Soviet pada tahun 1991, uang kertas dan koin rubel Rusia terkenal karena kurangnya potret di mata uang mereka, yang secara tradisional selalu dimasukkan baik di bawah rezim Tsar dan Komunis. Dengan diterbitkannya uang kertas 500 rubel yang menggambarkan patung Pyotr I dan kemudian uang kertas 1.000 rubel yang menggambarkan patung Yaroslav I, pandangan mata uang rubel yang kekurangan wajah tokoh telah dikurangi.
Rusia memperkenalkan koin baru pada tahun 1992 dalam denominasi 1, 5, 10, 20, 50 dan 100 rubel. Koin-koin tersebut menggambarkan elang berkepala dua tanpa mahkota, tongkat kerajaan, dan globus cruciger di atas tulisan "Банк оссии" ("Bank Rusia"). Elang yang persis sama yang dilukis oleh seniman Ivan Bilibin setelah Revolusi Februari sebagai lambang Republik Rusia.
Sejarah > Rubel kedua – RUB (1998–sekarang)

Pada tahun 1998, rubel Rusia diredenominasi ulang dengan kode ISO 4217 baru "RUB" dan nomor 643, dan ditukar dengan nilai 1 RUB = 1.000 RUR. Redenominasi adalah langkah administratif yang mengurangi beban rubel lama tetapi terjadi di ambang krisis keuangan Rusia tahun 1998. Rubel kehilangan 70% nilainya terhadap dolar AS dalam enam bulan setelah krisis keuangan ini.
Pada bulan April 2016, Bank Sentral Rusia mengumumkan bahwa mereka akan memperkenalkan dua uang kertas baru – 200 ₽ dan 2.000 ₽ — pada tahun 2017. Pada tahun 2018, Bank Sentral mengeluarkan uang kertas komemoratif 100 rubel yang dirancang untuk mengenang peran Rusia sebagai tuan rumah turnamen sepak bola Piala Dunia FIFA 2018. Uang kertas itu dicetak pada substrat polimer, dan memiliki beberapa bagian transparan serta hologram.
Pada bulan Maret 2021, Bank Sentral mengumumkan rencana untuk memperbarui desain uang kertas 10, 50, 100, 1.000 dan 5.000 rubel dan membuatnya lebih aman; proses ini diharapkan akan selesai pada tahun 2025.
Simbol

Simbol mata uang digunakan untuk rubel antara abad ke-16 dan abad ke-18. Simbol terdiri dari huruf Rusia "Р" (diputar 90° berlawanan arah jarum jam) dan "У" (ditulis di atasnya). Simbol ditempatkan di atas jumlah nomor yang dimilikinya. Namun simbol ini tidak digunakan lagi pada pertengahan abad ke-19.
Pada tanggal 11 Desember 2013, simbol resmi untuk rubel menjadi RUB, huruf Kiril Er dengan satu goresan horizontal tambahan, meskipun singkatan "руб." sedang digunakan secara luas.
Uang koin

Berikut adalah uang koin rubel Rusia:
Uang koin > Dalam sirkulasi

| Gambar> Bagian Depan | Gambar> Bagian Belakang | Pecahan | Warna Dominan | Diameter (mm) | Massa (g) | Komposisi | Tahun pengeluaran |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  |  | 1 коп. | Perak | 15,5 | 1,5 | Cupronickel-baja | 2007 |
|  |  | 5 коп. | Perak | 18,5 | 2,6 | Cupronickel-baja | 2007 |
|  |  | 10 коп. | Emas | 17,5 | 1,85 | Baja berlapis kuningan | 2008 |
|  |  | 50 коп. | Emas | 19,5 | 2,75 | Baja berlapis kuningan | 2007 |
|  |  | 1 ₽ | Perak | 20,5 | 3 | Baja berlapis nikel | 2016 |
|  |  | 2 ₽ | Perak | 23 | 5 | Baja berlapis nikel | 2016 |
|  |  | 5 ₽ | Perak | 25 | 6 | Baja berlapis nikel | 2016 |
|  |  | 10 ₽ | Emas | 22 | 5,63 | Baja berlapis kuningan | 2016 |
Uang koin > Koin komemoratif

| Gambar> Bagian Depan | Gambar> Bagian Belakang | Pecahan | Warna Dominan | Diameter (mm) | Massa (g) | Komposisi | Tahun pengeluaran |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  |  | 10 ₽ | Perak & Emas | 27 | 2,1 | Bagian luar: kuningan Bagian dalam: cupronickel | 2000, 2018 |
|  |  | 10 ₽ | Emas | 22 | 2,2 | Baja berlapis kuningan | 2010 |
|  |  | 10 коп. | Perak | 27 | 2,3 | Tembaga-nikel | 2011 |
Uang kertas

Berikut adalah uang kertas rubel Rusia:
Uang kertas > Dalam sirkulasi

| Gambar> Bagian Depan | Gambar> Bagian Belakang | Pecahan | Warna Dominan | Gambar> Depan | Gambar> Belakang | Tahun Pengeluaran |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  |  | 5 ₽ | Hijau | Monumen Milenium Rusia, Katedral Santa Sofia | Tembok Benteng Kremlin Novgorod | 1997 |
|  |  | 10 ₽ | Cokelat tua | Jembatan Kommunalny, Kapel Paraskeva Pyatnitsa | Bendungan Krasnoyarsk | 1997 |
|  |  | 50 ₽ | Biru | Patung di Benteng Petrus dan Paulus | Bursa Efek Sankt Peterburg Lama, Kolom Rostral | 1997 |
|  |  | 100 ₽ | Hijau kecokelatan | Quadriga di Teater Bolshoi | Teater Bolshoi | 1997 |
|  |  | 200 ₽ | Hijau | Monumen Kapal Tenggelam | Chersonesos Taurica | 2017 |
|  |  | 500 ₽ | Ungu | Monumen Pyotr yang Agung | Biara Solovetsky | 1998 |
|  |  | 1.000 ₽ | Biru kehijauan | Monumen Yaroslav yang Bijaksana, Wanita Kapel Kazan | Gereja Santo Yohanes Pembaptis di Yaroslavl | 2001 |
|  |  | 2.000 ₽ | Biru | Jembatan Russky | Kosmodrom Vostochny | 2017 |
|  |  | 5.000 ₽ | Merah | Monumen Nikolay Muravyov-Amursky | Jembatan Khabarovsk | 2006 |
Uang kertas > Uang komemoratif

| Gambar> Bagian Depan | Gambar> Bagian Belakang | Pecahan | Warna Dominan | Gambar> Depan | Gambar> Belakang | Tahun Pengeluaran |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  |  | 100 ₽ | Biru | Seorang pemain snowboard dan beberapa lokasi Olimpiade di Sochi | Stadion Olimpiade Fisht di Sochi, burung api | 2013 |
|  |  | 100 ₽ | Cokelat | Monumen Kapal Tenggelam di Sevastopol, Katedral Santo Vladimir | Kastel Sarang Burung Walet, radio teleskop Yevpatoria RT-70, Masjid Khan Besar | 2015 |
|  |  | 100 ₽ | Hijau | Anak membawa bola dengan latar Lev Yashin menyelamatkan gawang | Globe dengan peta Rusia (termasuk Krimea), nama-nama kota penyelenggara Piala Dunia FIFA 2018 | 2018 |
Lihat pula

Bank Sentral Rusia
Ekonomi Rusia
Daftar mata uang di Eropa
Daftar mata uang yang beredar
Rubel
Rubel Belarusia
Rubel Soviet
Pranala luar

Situs resmi Goznak Diarsipkan 2021-02-24 di Wayback Machine.
(Inggris) Gambar-gambar uang kertas Rubel saat ini
Rubel Sestroretsk pada era Yekaterina II (1771)
Simbol rubel
Metaheuristik

Dalam bidang Ilmu Komputer dan Optimasi Matematika, metaheuristik (bahasa Inggris: metaheuristic) didefinisikan sebagai suatu prosedur tingkat tinggi atau pendekatan heuristik yang dirancang agar dapat menemukan, menghasilkan, mengoptimalkan, atau memilih suatu heuristik (algoritma pencarian parsial) yang dapat memberikan solusi yang memadai terhadap suatu permasalahan optimasi atau pemelajaran mesin. Secara khusus, metaheuristik digunakan pada permasalahan yang memiliki keterbatasan informasi atau ketidaklengkapan data, atau dengan kapasitas (sumber daya) komputasi yang terbatas. Metaheuristik memungkinkan pengambilan sampel dari subkumpulan solusi yang dengannya memungkinkan calon-calon solusi tersebut dapat dievaluasi secara efisien. Metaheuristik juga mungkin dapat membuat asumsi dengan jumlah yang relatif sedikit terkait masalah optimasi yang sedang dipecahkan, sehingga ia dapat digunakan untuk berbagai jenis permasalahan.
Jika dibandingkan dengan algoritma optimasi dan algoritma iteratif, metaheuristik tidak dapat menjamin ditemukannya solusi optimal yang berlaku secara global pada beberapa jenis permasalahan. Hal ini disebabkan oleh banyaknya metode metaheuristik yang menerapkan optimasi stokastik, sehingga solusi yang ditemukan bergantung pada himpunan variabel acak yang dihasilkan. Sebagai contoh, pada kasus optimasi kombinatorial, suatu algoritma mencari solusi di dalam himpunan besar yang berisi kandidat-kandidat solusi. Dalam kasus ini, metaheuristik sering kali dapat menemukan solusi yang bagus dengan usaha komputasi yang lebih sedikit, jika dibandingkan dengan algoritma optimasi, metode iteratif, atau heuristik sederhana. Oleh karena itu, pendekatan metaheuristik ini bermanfaat dalam masalah optimasi  dan sudah banyak buku dan makalah survei telah diterbitkan mengenai hal tersebut. Terkait dengan awal penemuannya, studi literatur terkait optimasi metaheuristik,  mengemukakan bahwa Fred Glover-lah yang awalnya menemukan kata “metaheuristik” pertama kali.
Kebanyakan literatur terkait metaheuristik bersifat eksperimental. Dengan cara mendeskripsikan hasil empiris berdasarkan eksperimen komputer dengan algoritma yang diteliti. Namun, terdapat juga beberapa hasil teoretis formal terkait hal ini yang sering kali mengenai konvergensi dan sejauh mana kemungkinan algoritma tersebut mampu menemukan optimal global.  Banyak metode metaheuristik telah diterbitkan dengan klaim kebaruan (novelty) dan kemanjuran praktis. Meskipun bidang ini banyak menyajikan penelitian dengan kualitas tinggi, tetapi banyak juga publikasi yang berkualitas buruk. Hal ini disebabkan karena ketidakjelasan, kurangnya elaborasi konseptual, eksperimen yang buruk, dan minimnya pengetahuan terhadap literatur sebelumnya.
Sifat-sifat

Berikut adalah sifat-sifat yang menjadi ciri sebagian besar metaheuristik:
Metaheuristik adalah strategi yang memandu proses pencarian.
Metaheuristik bertujuan untuk mengeksplorasi ruang pencarian secara efisien untuk menemukan solusi yang mendekati optimal.
Teknik yang membentuk algoritma metaheuristik berkisar antara prosedur pencarian lokal yang sederhana hingga proses pemelajaran yang kompleks.
Algoritma metaheuristik bersifat perkiraan dan biasanya bersifat non-deterministik.
Metaheuristik tidak spesifik terhadap suatu masalah.
Klasifikasi

Terdapat berbagai jenis metaheuristik  dan sejumlah karakteristik yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikannya.
Klasifikasi > Pencarian lokal vs. pencarian global

Pendekatan pertama yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan algoritma metaheuristik adalah dari sisi strategi pencarian yang diterapkan. Salah satu jenis strategi pencarian adalah perbaikan terhadap algoritma pencarian lokal sederhana. Salah satu algoritma pencarian lokal yang terkenal adalah algoritma hill climbing yang digunakan untuk mencari solusi optimal lokal. Meskipun begitu, algoritma tersebut tidak dapat menjamin untuk menemukan solusi optimal global.
Banyak ide-ide metode metaheuristik yang diajukan untuk memperbaiki metode heuristik pencarian lokal guna menemukan solusi yang lebih baik. Metaheuristik tersebut mencakup simulated annealing, tabu search, iterated local search, variable neighborhood search, dan GRASP. Metode-metode metaheuristik ini dapat diklasifikasikan sebagai metaheuristik berbasis pencarian lokal atau pencarian global.
Metaheuristik pencarian global lainnya yang tidak berbasis pencarian lokal biasanya merupakan metaheuristik berbasis populasi. Metaheuristik tersebut meliputi optimasi koloni semut, komputasi evolusioner seperti algoritma genetika atau evolution strategy, particle swarm optimization, rider optimization algorithm  dan algoritma bacterial foraging.
Klasifikasi > Solusi tunggal vs. berbasis populasi

Metode klasifikasi lainnya adalah pencarian solusi tunggal atau berbasis populasi.  Pendekatan solusi tunggal berfokus terhadap modifikasi dan perbaikan kualitas kandidat solusi tunggal. Pendekatan ini mencakup algoritma simulated annnealing, iterated local search, variable neighborhood search, dan guided local search. Sedangkan untuk pendekatan berbasis populasi, metode yang dipakai adalah mempertahankan dan memperbaiki kualitas banyak kandidat solusi. Bahkan, sering kali menggunakan karakteristik populasi untuk memandu proses pencarian. Metaheuristik yang menggunakan pendekatan ini mencakup komputasi evolusioner dan particle swarm optimization. Kategori metaheuristik lainnya adalah kecerdasan gerombolan atau swarm intelligence yang merupakan perilaku kolektif dari agen-agen yang terdesentralisasi dan terorganisir secara mandiri dalam suatu populasi atau gerombolan. Optimasi koloni semut,  particle swarm optimization, social cognitive optimization, dan algoritma bacterial foraging  adalah contoh dari kategori ini.
Klasifikasi > Algoritma hibridisasi dan memetika

Metaheuristik hibrid adalah metode yang menggabungkan metaheuristik dengan pendekatan optimasi lainnya, seperti algoritma pemrograman matematika, constraint programming, dan pembelajaran mesin. Kedua komponen metaheuristik hibrid dapat berjalan secara bersamaan dan dapat bertukar informasi untuk memandu proses pencarian.
Di sisi lain, algoritma Memetika adalah metode metaheuristik yang merepresentasikan sinergi pendekatan evolusioner atau pendekatan berbasis populasi dengan pembelajaran individu yang terpisah atau prosedur perbaikan lokal untuk pencarian solusi di suatu masalah. Contoh algoritma memetik adalah penggunaan algoritma pencarian lokal sebagai pengganti atau tambahan operator mutasi dasar di dalam algoritma evolusioner.
Klasifikasi > Metaheuristik paralel

Metaheuristik paralel adalah metode metaheuristik yang menggunakan teknik-teknik pemrograman paralel untuk menjalankan beberapa pencarian metaheuristik secara paralel; ini dapat berkisar dari skema terdistribusi sederhana hingga pencarian yang dilakukan secara bersamaan yang berinteraksi untuk meningkatkan solusi secara keseluruhan.
Klasifikasi > Metaheuristik yang terinspirasi dari alam dan berbasis metafora

Artikel utama: Kecerdasan gerombolan dan Daftar metode metaheuristik berbasis metafora
Bidang penelitian yang sangat aktif di bidang ini adalah desain metaheuristik yang terinspirasi dari alam. Banyak metaheuristik terkini, khususnya algoritma berbasis komputasi evolusioner, terinspirasi oleh alam. Dengan pendekatan ini, alam bertindak sebagai sumber konsep, mekanisme, dan prinsip yang digunakan untuk merancang sistem komputasi buatan untuk menangani masalah komputasi yang kompleks. Metaheuristik yang menggunakan pendekatan ini mencakup simulated annealing, algoritma evolusioner, optimasi koloni semut dan particle swarm optimization. Sebagian besar metaheuristik yang berbasis metafora, baru-baru ini mulai menarik kritik dari komunitas riset karena menyembunyikan kurangnya pembaruan (novelty) di balik metafora yang rumit.
Aplikasi

Metaheuristik adalah pendekatan yang digunakan untuk menyelesaikan berbagai jenis masalah optimasi, termasuk masalah yang melibatkan variabel kontinu, variabel bilangan bulat, atau kombinasi keduanya. Dalam konteks optimasi kombinatorial, berfokus pada pencarian solusi optimal di dalam ruang pencarian yang terdiri dari pilihan diskrit. Sebagai contoh, kita dapat mempertimbangkan permasalahan penjual keliling yang kita harus mencari rute terbaik untuk mengunjungi sejumlah lokasi dengan efisiensi terbaik. Masalah ini memungkinkan bertambahnya jumlah kemungkinan solusi secara eksponensial seiring dengan bertambahnya ukuran permasalahan (dalam kasus ini adalah jumlah kota dan rute yang mungkin). Dengan kata lain, mencari solusi optimal dengan mengevaluasi setiap kemungkinan secara menyeluruh menjadi tidak mungkin atau tidak efisien seiring dengan bertambahnya kompleksitas masalah. Selain itu, masalah kombinatorial multidimensi, termasuk sebagian besar masalah desain di bidang teknik    yang dalam rangka mencari bentuk atau perilaku optimal yang melibatkan ruang pencarian yang sangat besar sehinga mengalami kutukan dimensi (curse of dimensionality), yang juga membuatnya tidak layak untuk pencarian capai (exhaustive search) atau metode analitis.
Metaheuristik juga sering kali digunakan untuk menyelesaikan masalah penjadwalan yang salah satu contoh klasiknya adalah penjadwalan job shop. Penjadwalan job shop melibatkan penentuan urutan langkah kerja untuk setiap pekerjaan di stasiun pemrosesan yang sedemikian sehingga semua pekerjaan diselesaikan tepat waktu dan dalam waktu sesingkat mungkin.  Dalam praktiknya, seringkali terdapat pembatasan seperti batasan urutan langkah kerja dengan alur kerja yang telah ditentukan, atau batasan pemanfaatan sumber daya, misalnya, dalam hal penggunaan energi.  Metaheuristik banyak digunakan untuk masalah kombinatorial, termasuk algoritma genetika oleh Holland et al., scatter search, dan pencarian tabu oleh Glover.
Pengaplikasian besar lainnya dari metaheuristik adalah dalam tugas pengoptimalan di ruang pencarian bilangan bulat kontinu atau campuran. Terdapat berbagai aplikasi di bidang optimasi desain    atau berbagai tugas keteknikan.   Salah satu contoh yang mencakup keduanya adalah perencanaan jalur gerak yang optimal untuk robot industri.
Kerangka Kerja Optimasi Metaheuristik

Kerangka Kerja Optimasi Metaheuristik atau Metaheuristic Optimization Frameworks (MOF) dapat didefinisikan sebagai ''seperangkat perangkat lunak yang menyediakan implementasi yang benar dan dapat digunakan kembali dari serangkaian metaheuristik, dan mekanisme-mekanisme dasar untuk mempercepat implementasi heuristik bawahan (mungkin termasuk pengkodean solusi dan operator teknik tertentu), yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu masalah tertentu dengan menggunakan teknik yang telah disediakan''.
Terdapat banyak kandidat alat optimzasi yang dapat dianggap sebagai MOF dengan berbagai macam fitur: Comet, EvA2, evolvica, Evolutionary::Algorithm, GAPlayground, jaga, JCLEC, JGAP, jMetal, n-genes, Open Beagle, Opt4j, ParadisEO/EO, Pisa, Watchmaker, FOM, Hypercube, HotFrame, Templar, EasyLocal, iOpt, OptQuest, JDEAL, Optimization Algorithm Toolkit, HeuristicLab, MAFRA, Localizer, GALIB, DREAM, Discropt, MALLBA, MAGMA, Metaheuristics.jl, UOF, dan OptaPlanner.
Kontribusi

Beberapa kontribusi paling signifikan di bidang metaheuristik mencakup pengembangan berbagai algoritma dan pendekatan yang telah memberikan dampak besar pada penyelesaian masalah optimasi yang kompleks. Berikut adalah beberapa kontribusi signifikan di bidang ini:
1952: Penelitian Robbins dan Monro dalam metode optimasi stokastik.
1954: Barricelli melakukan simulasi pertama dari proses evolusi dan menggunakannya pada masalah optimasi umum.
1963: Rastrigin mengusulkan pencarian acak atau random search.
1965: Matyas mengusulkan optimasi acak (random optimization).
1965: Nelder dan Mead mengusulkan heuristik simpleks, yang kemudian ditunjukkan oleh Powell bahwa algoritma tersebut dapat konvergen ke titik-titik non-stasioner pada beberapa masalah.
1965: Ingo Rechenberg menemukan algoritma Strategi Evolusi yang pertama.
1966: Fogel dkk. mengusulkan pemrograman evolusioner .
1970: Hastings mengusulkan algoritma Metropolis–Hastings .
1970: Cavicchio mengusulkan adaptasi parameter kontrol untuk pengoptimalisasi.
1970: Kernighan dan Lin mengusulkan metode partisi grafik, terkait dengan pencarian kedalaman variabel dan pencarian berbasis larangan (tabu) .
1975: Holland mengusulkan algoritma genetika .
1977: Glover mengusulkan scatter search
1978: Mercer dan Sampson mengusulkan metaplan untuk menyetel parameter pengoptimal dengan menggunakan pengoptimal lain.
1980: Smith mengemukakan genetic programming.
1983: Kirkpatrick dkk. mengusulkan simulated annealing.
1986: Glover mengusulkan tabu search, penyebutan pertama istilah metaheuristik .
1989: Moscato mengusulkan algoritma memetika .
1990: Moscato dan Fontanari,  dan Dueck dan Scheuer,  secara independen mengusulkan aturan pembaruan deterministik untuk simulated annealing yang dapat mempercepat proses pencarian. Hal ini menyebabkan penentuan ambang batas penerimaan suatu metaheuristik.
1992: Dorigo memperkenalkan optimasi koloni semut dalam tesis PhD-nya.
1995: Wolpert dan Macready membuktikan teorema no free lunch .
Pranala luar

"Metaheuristics". Scholarpedia.
EU/ME forum for researchers in the field.
Diagram Euler tentang klasifikasi metaheuristik yang berbeda.