现代优化算法是启发式算法，包括禁忌搜索（tabu search），模拟退火（simulated annealing），遗传算法（genetic algorithm），人工神经网络（neural networks）。

它们的共同目标是——求NP-hard组合优化问题的全局最优解。

启发式算法包括的算法很多，例如解决复杂优化问题的蚁群算法（Ant Colony Algorithms）。

有些启发式算法是根据实际问题而产生的，如解空间分解、解空间的限制等；

另一类是集成算法，这些算法是诸多启发式算法的合成。

现代优化算法解决组合优化问题，如TSP，QAP，JSP等

模拟退火算法(SAA)

遗传算法(GA)

我们可以用遗传算法或直接搜索算法来寻找最佳起始点，然后利用优化工具箱或用Matlab程序来进一步寻找最优解。

每次计算结果是不一样的~