Optimización de búsqueda reactiva
En búsqueda reactiva, la historia de la búsqueda y el conocimiento acumulado mientras se mueve en el espacio de configuración, se utiliza para la auto-adaptación de una manera autónoma: el algoritmo mantiene la flexibilidad interna necesaria para abordar diferentes situaciones durante la búsqueda, pero la adaptación es automática, y ejecutada mientras que el algoritmo se corre en una sola instancia y reflexiona sobre su experiencia pasada.
El cerebro humano aprende rápidamente y conduce las decisiones futuras sobre la base de las observaciones anteriores.
Por lo tanto, el mismo algoritmo requiere ser precisamente ajustado, con el fin de ser aplicado a un nuevo problema.
En algunos casos, el trabajo está en un nivel superior, donde los métodos básicos están adecuadamente orientados y combinados, y el término metaheurística se ha propuesto en el pasado.
En particular, las aplicaciones de búsqueda reactiva a los siguientes temas han sido publicados en los últimos años:
