焼きなまし法
焼きなまし法では、探索空間の各点「s」は物理システムの「状態」に対応し、最小化すべき関数 E(s) は物理状態の「内部エネルギー」に対応する。従って、目標はシステムを任意の「初期状態」からできる限りエネルギーが最小の状態にすることである。
タブーサーチ (TS) は焼きなまし法に似ていて、どちらも現在の解の近傍を探索する手法である。タブーサーチでは、探索が堂々巡りにならないように既に評価した解をタブーリストで管理して、それらの解への移動は抑制される。
蟻コロニー最適化 (ACO) は、多数の蟻(またはエージェント)を解空間に配置して最適解の探索を行う。
遺伝的アルゴリズム (GA) は、ひとつの解ではなく、複数の解のプールを管理する。新たな解は、「突然変異」や「交叉」によって生成される。焼きなまし法のような確率的手法が「選択」と呼ばれていて、突然変異や交叉で生成された候補を選別し、選別されなかった解は捨てられる。