. . "\u0627\u0644\u0623\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627"@ar . . "\u0627\u0644\u0623\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627 (\u0628\u0627\u0644\u0625\u0646\u062C\u0644\u064A\u0632\u064A\u0629: Metaheuristic)\u200F\u060C \u0641\u064A \u0639\u0644\u0648\u0645 \u0627\u0644\u062D\u0627\u0633\u0628 \u0648\u0627\u0644\u0623\u0645\u062B\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0631\u064A\u0627\u0636\u064A\u0629\u060C \u0647\u064A \u0627\u062C\u0631\u0627\u0621\u0627\u062A \u0623\u0648 \u0625\u0631\u0634\u0627\u062F\u0627\u062A \u0639\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0645\u0633\u062A\u0648\u0649 \u0645\u0635\u0645\u0645\u0629 \u0644\u0625\u064A\u062C\u0627\u062F \u0623\u0648 \u0627\u0628\u062A\u0643\u0627\u0631 \u0623\u0648 \u0627\u062E\u062A\u064A\u0627\u0631 \u0637\u0631\u0642 \u0628\u062D\u062B \u062E\u0648\u0627\u0631\u0632\u0645\u064A\u0629 \u0646\u062D\u0635\u0644 \u0645\u0646 \u062E\u0644\u0627\u0644\u0647\u0627 \u0639\u0644\u0649 \u062D\u0644\u0648\u0644 \u0639\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0627\u0644\u062C\u0648\u062F\u0629 \u0644\u0645\u0633\u0623\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0623\u0645\u062B\u0644\u0629 \u062E\u0627\u0635\u0629 \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0645\u0639\u0644\u0648\u0645\u0627\u062A \u063A\u064A\u0631 \u0643\u0627\u0641\u064A\u0629 \u0623\u0648 \u063A\u064A\u0631 \u0643\u0627\u0645\u0644\u0629 \u0623\u0648 \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0633\u0639\u0629 \u0627\u0644\u062D\u0633\u0627\u0628\u064A\u0629 \u0645\u062D\u062F\u0648\u062F\u0629. \u0627\u0644\u0623\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627 \u062A\u0636\u0639 \u0646\u0645\u0627\u0630\u062C \u0644\u0644\u062D\u0644\u0648\u0644 \u0627\u0644\u062A\u064A \u062A\u0643\u0648\u0646 \u0643\u0628\u064A\u0631\u0629 \u062C\u062F\u064B\u0627 \u0644\u0627\u0623\u062E\u0630 \u0623\u0645\u062B\u0644\u0629 \u0645\u0646\u0647\u0627 \u0648\u0647\u064A \u0623\u064A\u0636\u064B\u0627 (\u0627\u0644\u0627\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627) \u062A\u0642\u062F\u0645 \u0628\u0639\u0636 \u0627\u0644\u0627\u0641\u062A\u0631\u0627\u0636\u0627\u062A \u0627\u0644\u062E\u0627\u0635\u0629 \u0628\u0645\u0634\u0643\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0623\u0645\u062B\u0644\u0629 \u0627\u0644\u062A\u064A \u0646\u0642\u0648\u0645 \u0628\u062D\u0644\u0647\u0627 \u0643\u064A \u0646\u0633\u062A\u0637\u064A\u0639 \u0625\u0639\u0627\u062F\u0629 \u0627\u0633\u062A\u062E\u062F\u0627\u0645\u0647\u0627 \u0641\u064A \u062D\u0644 \u0627\u0644\u0639\u062F\u064A\u062F \u0645\u0646 \u0627\u0644\u0645\u0634\u0643\u0644\u0627\u062A. \u0628\u0627\u0644\u0645\u0642\u0627\u0631\u0646\u0629 \u0628\u0627\u0644\u062E\u0648\u0627\u0631\u0632\u0645\u064A\u0627\u062A \u0627\u0644\u062E\u0627\u0635\u0629 \u0628\u0627\u0644\u0623\u0645\u062B\u0644\u0629 \u0648\u0627\u0644\u0637\u0631\u0642 \u0627\u0644\u062A\u0643\u0631\u0627\u0631\u064A\u0629 \u0641\u0625\u0646 \u0627\u0644\u0623\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627 \u0644\u0627 \u062A\u0636\u0645\u0646 \u0625\u064A\u062C\u0627\u062F \u0623\u0641\u0636\u0644 \u062D\u0644 \u0639\u0627\u0645\u0629 \u0639\u0644\u0649 \u0645\u0633\u062A\u0648\u0649 \u0642\u0637\u0627\u0639 \u0645\u0639\u064A\u0646 \u0645\u0646 \u0645\u0633\u0627\u0626\u0644 (\u0645\u0634\u0643\u0644\u0627\u062A) \u0627\u0644\u0623\u0645\u062B\u0644\u0629. \u0627\u0644\u0639\u062F\u064A\u062F \u0645\u0646 \u0637\u0631\u0642 \u0627\u0644\u0627\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627 \u062A\u0646\u0641\u0630 \u0628\u0639\u0636 \u0639\u0645\u0644\u064A\u0627\u062A \u0627\u0644\u0623\u0645\u062B\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0634\u0648\u0627\u0626\u064A\u0629 \u062D\u062A\u0649 \u064A\u0643\u0648\u0646 \u0627\u0644\u062D\u0644 \u0627\u0644\u0646\u0627\u062A\u062C \u0645\u0639\u062A\u0645\u062F\u064B\u0627 \u0639\u0644\u0649 \u0627\u0644\u0645\u062A\u063A\u064A\u0631\u0627\u062A \u0627\u0644\u0639\u0634\u0648\u0627\u0626\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0645\u0648\u0644\u062F\u0629 \u0648\u0628\u0627\u0644\u0628\u062D\u062B \u0641\u064A \u0645\u062C\u0645\u0648\u0639\u0629 \u0643\u0628\u064A\u0631\u0629 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u062D\u0644\u0648\u0644 \u0627\u0644\u0645\u0645\u0643\u0646\u0629 \u0639\u0645\u0644\u064A\u064B\u0627 \u0641\u0625\u0646 \u0627\u0644\u0627\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627 \u064A\u0645\u0643\u0646\u0647\u0627 \u063A\u0627\u0644\u0628\u064B\u0627 \u0625\u064A\u062C\u0627\u062F \u062D\u0644\u0648\u0644 \u062C\u064A\u062F\u0629 \u0628\u0645\u062C\u0647\u0648\u062F \u062D\u0633\u0627\u0628\u064A \u0623\u0642\u0644 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u0637\u0631\u0642 \u0627\u0644\u062A\u0643\u0631\u0627\u0631\u064A\u0629 \u0648\u0627\u0644\u062E\u0648\u0627\u0631\u0632\u0645\u064A\u0627\u062A \u0648\u0644\u0630\u0644\u0643 \u0641\u0647\u064A (\u0627\u0644\u0623\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627) \u0646\u0647\u062C \u0645\u0641\u064A\u062F \u0641\u064A \u062D\u0644 \u0645\u0634\u0643\u0644\u0627\u062A \u0627\u0644\u0623\u0645\u062B\u0644\u0629. \u0648\u0642\u062F \u0646\u0634\u0631\u062A \u0627\u0644\u0639\u062F\u064A\u062F \u0645\u0646 \u0623\u0648\u0631\u0627\u0642 \u0627\u0644\u0627\u0633\u062A\u0628\u064A\u0627\u0646 \u0648\u0627\u0644\u0643\u062A\u0628 \u0641\u064A \u0647\u0630\u0627 \u0627\u0644\u0645\u0648\u0636\u0648\u0639. \u0645\u0639\u0638\u0645 \u0627\u0644\u0643\u062A\u0627\u0628\u0627\u062A \u0641\u064A \u0627\u0644\u0623\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627 \u0647\u064A \u0643\u062A\u0627\u0628\u0627\u062A \u0642\u0627\u0626\u0645\u0629 \u0639\u0644\u0649 \u0627\u0644\u062A\u062C\u0627\u0631\u0628 \u062A\u0635\u0641 \u0627\u0644\u0646\u062A\u0627\u0626\u062C \u0627\u0644\u0639\u0645\u0644\u064A\u0629 \u062A\u062C\u0627\u0631\u0628 \u0627\u0644\u062D\u0627\u0633\u0648\u0628 \u0628\u0627\u0633\u062A\u062E\u062F\u0627\u0645 \u0627\u0644\u062E\u0648\u0627\u0631\u0632\u0645\u064A\u0627\u062A \u0648\u0644\u0643\u0646 \u0628\u0639\u0636 \u0627\u0644\u0646\u062A\u0627\u0626\u062C \u0627\u0644\u0646\u0638\u0631\u064A\u0629 \u0623\u064A\u0636\u064B\u0627 \u0645\u062A\u0627\u062D\u0629. \u0648\u0642\u062F \u0646\u0634\u0631\u062A \u0627\u0644\u0639\u062F\u064A\u062F \u0645\u0646 \u0637\u0631\u0642 \u0648\u0646\u0638\u0631\u064A\u0627\u062A \u0627\u0644\u0623\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627 \u0645\u0639 \u0645\u0637\u0627\u0644\u0628\u0629 \u0628\u0627\u0644\u062A\u062D\u062F\u064A\u062B \u0648\u0641\u0639\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0646\u062A\u0627\u0626\u062C \u0627\u0644\u0639\u0645\u0644\u064A\u0629 \u0648\u0644\u0633\u0648\u0621 \u0627\u0644\u062D\u0638 \u0641\u0625\u0646 \u0645\u0639\u0638\u0645 \u0627\u0644\u0645\u0646\u0634\u0648\u0631 \u0642\u0644\u064A\u0644 \u0627\u0644\u062C\u0648\u062F\u0629 \u0648\u0627\u0644\u062A\u062C\u0627\u0631\u0628 \u0627\u0644\u0639\u0645\u0644\u064A\u0629 \u0648\u064A\u062A\u062C\u0627\u0647\u0644 \u0645\u0627 \u0647\u0648 \u0645\u0646\u0634\u0648\u0631 \u0641\u064A \u0627\u0644\u0645\u0637\u0628\u0648\u0639\u0627\u062A \u0627\u0644\u0633\u0627\u0628\u0642\u0629."@ar . . . . "\uBA54\uD0C0\uD734\uB9AC\uC2A4\uD2F1(metaheuristic)\uC740 \uD734\uB9AC\uC2A4\uD2F1\uC5F0\uC0B0\uC5D0\uC11C \uACE0\uB3C4\uC758 \uB2E8\uACC4\uAC00 \uD544\uC694\uD55C \uBB38\uC81C\uC774\uB2E4."@ko . "\u5143\u555F\u767C\u7B97\u6CD5\uFF08\u82F1\u6587\uFF1Ametaheuristic\uFF09, \u53C8\u7A31 \u842C\u80FD\u555F\u767C\u5F0F\u6F14\u7B97\u6CD5\u3001\u842C\u7528\u555F\u767C\u5F0F\u6F14\u7B97\u6CD5\u3002\u5728\u8BA1\u7B97\u673A\u79D1\u5B66\u548C\u6570\u5B66\u4F18\u5316\u4E2D\uFF0C\u5143\u542F\u53D1\u662F\u4E00\u79CD\u9AD8\u7EA7\u7684\u7A0B\u5E8F\u6216\u542F\u53D1\u5F0F\u7B97\u6CD5\uFF0C\u4E13\u95E8\u7528\u4E8E\u641C\u7D22\u3001\u751F\u6210\u6216\u9009\u53D6\u4E00\u4E2A\u542F\u53D1\u5F0F\u7ED3\u679C\uFF08\u5C40\u90E8\u641C\u7D22\u7B97\u6CD5\uFF09\uFF0C\u8BE5\u7ED3\u679C\u53EF\u4EE5\u4E3A\u4E00\u4E2A\u6700\u4F18\u5316\u95EE\u9898\u63D0\u4F9B\u8DB3\u591F\u597D\u7684\u6C42\u89E3\uFF0C\u5C24\u5176\u9002\u7528\u4E8E\u4FE1\u606F\u4E0D\u5B8C\u5907\u6216\u8005\u8BA1\u7B97\u80FD\u529B\u53D7\u9650\u65F6\u7684\u6700\u4F18\u5316\u95EE\u9898\u3002"@zh . . . . "Eine Metaheuristik (zusammengesetzt aus der Pr\u00E4position meta und Heuristik, vom Verb \u03B5\u1F51\u03C1\u03AF\u03C3\u03BA\u03B5\u03B9\u03BD (heuriskein)) nennt die Informatik einen Algorithmus zur n\u00E4herungsweisen L\u00F6sung von Optimierungsproblemen. Im Gegensatz zu problemspezifischen Heuristiken, die nur auf ein bestimmtes Optimierungsproblem angewendet werden k\u00F6nnen, definieren Metaheuristiken eine abstrakte Folge von Schritten, die (theoretisch) auf beliebige Problemstellungen angewandt werden k\u00F6nnen. Die einzelnen Schritte m\u00FCssen allerdings wieder problemspezifisch implementiert werden."@de . . . . . "Metaheuristic"@en . . . . "\u041C\u0435\u0442\u0430-\u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C \u044D\u0442\u043E \u043E\u0431\u043E\u0431\u0449\u0435\u043D\u0438\u0435 \u043F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u044F \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430. \u041A\u043B\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u0438\u0435 \u0444\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u044F \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 (\u043D\u0430\u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u0440, \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u044B\u0435 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u044B) \u043D\u0435 \u0432 \u043F\u043E\u043B\u043D\u043E\u0439 \u043C\u0435\u0440\u0435 \u043E\u0431\u0435\u0441\u043F\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044E\u0442 \u043D\u0430\u0434\u043B\u0435\u0436\u0430\u0449\u0443\u044E \u0444\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044E \u0438\u043D\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043D\u043E\u0433\u043E \u043F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u044F \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430. \u041D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u044B\u0435 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u044B, \u043D\u0430\u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u0440, \u043D\u0435 \u043E\u0431\u0435\u0441\u043F\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044E\u0442 \u043E\u0434\u043D\u043E\u0437\u043D\u0430\u0447\u043D\u043E\u0435 \u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u0435\u043D\u0438\u0435 \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u0433\u043E \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u043A \u0441\u0435\u0431\u0435 (\u0442\u0430\u043A \u043A\u0430\u043A \u0434\u043B\u044F \u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u0435\u043D\u0438\u044F \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u043A \u0441\u0445\u0435\u043C\u0435 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044F \u043F\u0440\u0435\u043E\u0431\u0440\u0430\u0437\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u0435 \u0441\u0445\u0435\u043C\u044B \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u0432 \u043D\u0435\u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u043E\u0435 \u0441\u043B\u043E\u0432\u043E \u0432 \u0438\u0441\u043F\u043E\u043B\u044C\u0437\u0443\u0435\u043C\u043E\u043C \u0430\u043B\u0444\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u043E\u0435 \u043C\u043E\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044B\u0442\u044C \u043E\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043B\u0435\u043D\u043E \u043B\u0438\u0448\u044C \u00AB\u0432\u0440\u0443\u0447\u043D\u0443\u044E\u00BB, \u043D\u0430 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0435 \u043D\u0435\u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u044B\u0445 \u0434\u043E\u0433\u043E\u0432\u043E\u0440\u0435\u043D\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439; \u043F\u043E\u0441\u043A\u043E\u043B\u044C\u043A\u0443 \u0434\u043E\u0433\u043E\u0432\u043E\u0440\u0435\u043D\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 \u044F\u0432\u043B\u044F\u044E\u0442\u0441\u044F \u043D\u0435 \u0431\u043E\u043B\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043C \u0434\u043E\u0433\u043E\u0432\u043E\u0440\u0435\u043D\u043D\u043E\u0441\u0442\u044F\u043C\u0438 (\u0441\u043E\u0433\u043B\u0430\u0448\u0435\u043D\u0438\u044F\u043C\u0438), \u043E\u043D\u0438 \u043C\u043E\u0433\u0443\u0442 \u043C\u0435\u043D\u044F\u0442\u044C\u0441\u044F, \u0447\u0442\u043E \u0432\u043B\u0435\u0447\u0435\u0442 \u043D\u0435\u043E\u0434\u043D\u043E\u0437\u043D\u0430\u0447\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u0435\u043D\u0438\u044F \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u043A \u0441\u0435\u0431\u0435). \u041D\u0435\u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u0430\u044F \u043C\u043E\u0434\u0438\u0444\u0438\u043A\u0430\u0446\u0438\u044F \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u044B\u0445 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u043E\u0432 \u043E\u0431\u0435\u0441\u043F\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043E\u0434\u043D\u043E\u0437\u043D\u0430\u0447\u043D\u043E\u0435 \u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0441\u0430\u043C\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0431\u044F \u043A \u0441\u0435\u0431\u0435. \u0422\u0430\u043A\u0430\u044F \u0444\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044F \u043F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u044F \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435\u043C \u043C\u0435\u0442\u0430-\u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430."@ru . . "\u041C\u0435\u0442\u0430\u0435\u0432\u0440\u0438\u0301\u0441\u0442\u0438\u043A\u0430 \u2014 \u0434\u043E\u0441\u0438\u0442\u044C \u043D\u0435\u0432\u0434\u0430\u043B\u0430 \u043D\u0430\u0437\u0432\u0430 \u0434\u043B\u044F \u043E\u043F\u0438\u0441\u0443 \u0432\u0435\u043B\u0438\u043A\u043E\u0433\u043E \u043F\u0456\u0434\u0440\u043E\u0437\u0434\u0456\u043B\u0443, \u0432 \u0434\u0456\u0439\u0441\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u043D\u043E\u0433\u043E, \u0432 \u0441\u0442\u043E\u0445\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u0456\u0439 \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0456\u0437\u0430\u0446\u0456\u0457 (stochastic optimization). \u0421\u0442\u043E\u0445\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u0430 \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0456\u0437\u0430\u0446\u0456\u044F \u0454 \u0432\u0435\u043B\u0438\u043A\u0438\u043C \u043A\u043B\u0430\u0441\u043E\u043C \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0456\u0432 \u0456 \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u0456\u0432, \u044F\u043A\u0456 \u0442\u0430\u043A \u0447\u0438 \u0456\u043D\u0430\u043A\u0448\u0435 \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u043E\u0432\u0443\u044E\u0442\u044C \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0456\u0441\u0442\u044C \u0434\u043B\u044F \u043F\u043E\u0448\u0443\u043A\u0443 \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u0433\u043E (\u0430\u0431\u043E \u0434\u043E\u0441\u044F\u0436\u043D\u043E\u0433\u043E \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u0433\u043E) \u0440\u0456\u0448\u0435\u043D\u043D\u044F \u0441\u043A\u043B\u0430\u0434\u043D\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0432\u0434\u0430\u043D\u044C. \u041C\u0435\u0442\u0430\u0435\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0438 \u2014 \u043D\u0430\u0439\u0437\u0430\u0433\u0430\u043B\u044C\u043D\u0456\u0448\u0456 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0438 \u0437 \u0446\u044C\u043E\u0433\u043E \u043A\u043B\u0430\u0441\u0443 \u0456 \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u043E\u0432\u0443\u044E\u0442\u044C\u0441\u044F \u0434\u043B\u044F \u0432\u0438\u0440\u0456\u0448\u0435\u043D\u043D\u044F \u0448\u0438\u0440\u043E\u043A\u043E\u0433\u043E \u0441\u043F\u0435\u043A\u0442\u0440\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0434\u0430\u043D\u044C."@uk . . . "\u30E1\u30BF\u30D2\u30E5\u30FC\u30EA\u30B9\u30C6\u30A3\u30AF\u30B9\u3068\u306F\u3001\u7D44\u5408\u305B\u6700\u9069\u5316\u554F\u984C\u306E\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u306B\u304A\u3044\u3066\u3001\u7279\u5B9A\u306E\u8A08\u7B97\u554F\u984C\u306B\u4F9D\u5B58\u3057\u306A\u3044\u30D2\u30E5\u30FC\u30EA\u30B9\u30C6\u30A3\u30AF\u30B9\u306E\u3053\u3068\u3067\u3042\u308B\u3002\u8FD1\u5E74\u3067\u306F\u3001\u4E0A\u8A18\u306E\u5B9A\u7FA9\u304B\u3089\u62E1\u5F35\u3055\u308C\u3001\u7279\u5B9A\u306E\u554F\u984C\u306B\u4F9D\u5B58\u3057\u306A\u3044\u3001\u6C4E\u7528\u6027\u306E\u9AD8\u3044\u30D2\u30E5\u30FC\u30EA\u30B9\u30C6\u30A3\u30AF\u30B9\u5168\u822C\u3092\u6307\u3059\u3053\u3068\u3082\u3042\u308B\u3002\u305D\u306E\u305F\u3081\u3001\u7D44\u5408\u305B\u6700\u9069\u5316\u554F\u984C\u306E\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u306B\u9650\u3089\u305A\u3001\u9023\u7D9A\u6700\u9069\u5316\u554F\u984C\u306B\u5BFE\u3059\u308B\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u3082\u542B\u3080\u89E3\u91C8\u3082\u5B58\u5728\u3059\u308B\u3002"@ja . "Meta-heur\u00EDstica"@pt . . . . . . "\uBA54\uD0C0\uD734\uB9AC\uC2A4\uD2F1(metaheuristic)\uC740 \uD734\uB9AC\uC2A4\uD2F1\uC5F0\uC0B0\uC5D0\uC11C \uACE0\uB3C4\uC758 \uB2E8\uACC4\uAC00 \uD544\uC694\uD55C \uBB38\uC81C\uC774\uB2E4."@ko . . "Une m\u00E9taheuristique est un algorithme d\u2019optimisation visant \u00E0 r\u00E9soudre des probl\u00E8mes d\u2019optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche op\u00E9rationnelle, de l'ing\u00E9nierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne conna\u00EEt pas de m\u00E9thode classique plus efficace. Les m\u00E9taheuristiques sont g\u00E9n\u00E9ralement des algorithmes stochastiques it\u00E9ratifs, qui progressent vers un optimum global (c'est-\u00E0-dire l'extremum global d'une fonction), par \u00E9chantillonnage d\u2019une fonction objectif. Elles se comportent comme des algorithmes de recherche, tentant d\u2019apprendre les caract\u00E9ristiques d\u2019un probl\u00E8me afin d\u2019en trouver une approximation de la meilleure solution (d'une mani\u00E8re proche des algorithmes d'approximation). Il existe un grand nombre de m\u00E9taheuristiques diff\u00E9rentes, allant de la simple recherche locale \u00E0 des algorithmes complexes de recherche globale. Ces m\u00E9thodes utilisent cependant un haut niveau d\u2019abstraction, leur permettant d\u2019\u00EAtre adapt\u00E9es \u00E0 une large gamme de probl\u00E8mes diff\u00E9rents."@fr . . . . . "Una metaheur\u00EDstica es un m\u00E9todo heur\u00EDstico para resolver un tipo de problema computacional general, usando los par\u00E1metros dados por el usuario sobre unos procedimientos gen\u00E9ricos y abstractos de una manera que se espera eficiente. Normalmente, estos procedimientos son heur\u00EDsticos. El nombre combina el prefijo griego \"meta\" (\"m\u00E1s all\u00E1\", aqu\u00ED con el sentido de \"nivel superior\") y \"heur\u00EDstico\" (de \u03B5\u03C5\u03C1\u03B9\u03C3\u03BA\u03B5\u03B9\u03BD, heuriskein, \"encontrar\")."@es . "In computer science and mathematical optimization, a metaheuristic is a higher-level procedure or heuristic designed to find, generate, or select a heuristic (partial search algorithm) that may provide a sufficiently good solution to an optimization problem, especially with incomplete or imperfect information or limited computation capacity. Metaheuristics sample a subset of solutions which is otherwise too large to be completely enumerated or otherwise explored. Metaheuristics may make relatively few assumptions about the optimization problem being solved and so may be usable for a variety of problems."@en . . "Une m\u00E9taheuristique est un algorithme d\u2019optimisation visant \u00E0 r\u00E9soudre des probl\u00E8mes d\u2019optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche op\u00E9rationnelle, de l'ing\u00E9nierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne conna\u00EEt pas de m\u00E9thode classique plus efficace. Il existe un grand nombre de m\u00E9taheuristiques diff\u00E9rentes, allant de la simple recherche locale \u00E0 des algorithmes complexes de recherche globale. Ces m\u00E9thodes utilisent cependant un haut niveau d\u2019abstraction, leur permettant d\u2019\u00EAtre adapt\u00E9es \u00E0 une large gamme de probl\u00E8mes diff\u00E9rents."@fr . . . . "\u041C\u0435\u0442\u0430\u0435\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0430"@uk . . . . . "\uBA54\uD0C0\uD734\uB9AC\uC2A4\uD2F1"@ko . . . . . . . "Eine Metaheuristik (zusammengesetzt aus der Pr\u00E4position meta und Heuristik, vom Verb \u03B5\u1F51\u03C1\u03AF\u03C3\u03BA\u03B5\u03B9\u03BD (heuriskein)) nennt die Informatik einen Algorithmus zur n\u00E4herungsweisen L\u00F6sung von Optimierungsproblemen. Im Gegensatz zu problemspezifischen Heuristiken, die nur auf ein bestimmtes Optimierungsproblem angewendet werden k\u00F6nnen, definieren Metaheuristiken eine abstrakte Folge von Schritten, die (theoretisch) auf beliebige Problemstellungen angewandt werden k\u00F6nnen. Die einzelnen Schritte m\u00FCssen allerdings wieder problemspezifisch implementiert werden. Metaheuristiken k\u00F6nnen bei solchen Problemen eingesetzt werden, f\u00FCr die kein anderer effizienter L\u00F6sungsalgorithmus bekannt ist, etwa bei schweren kombinatorischen Optimierungsproblemen. In der Regel ist nicht garantiert, dass eine Metaheuristik eine optimale L\u00F6sung findet. Prinzipiell k\u00F6nnen all diese Verfahren gute L\u00F6sungen berechnen, aber auch beliebig schlecht im Vergleich zu einer Optimall\u00F6sung sein. Generell h\u00E4ngen der Erfolg und die Laufzeit metaheuristischer Verfahren entscheidend von der Definition und Implementierung der einzelnen Schritte ab. Es gibt keine Metaheuristik, die f\u00FCr beliebige Probleme besser ist als alle anderen (No-free-Lunch-Theoreme)."@de . "\u30E1\u30BF\u30D2\u30E5\u30FC\u30EA\u30B9\u30C6\u30A3\u30AF\u30B9"@ja . . . . . . "Una metaheur\u00EDstica \u00E9s un m\u00E8tode heur\u00EDstic per a resoldre un tipus de problema computacional general, utilitzant els par\u00E0metres donats per l'usuari sobre uns procediments gen\u00E8rics i abstractes d'una manera que s'espera eficient. Normalment, aquests procediments s\u00F3n heur\u00EDstics. El nom combina el prefix grec \"meta\" (\"m\u00E9s enll\u00E0\", aqu\u00ED amb el sentit de \"nivell superior\") i \"heur\u00EDstic\" (de \u03B5\u03C5\u03C1\u03B9\u03C3\u03BA\u03B5\u03B9\u03BD, heuriskein, \"trobar \"). Les metaheur\u00EDstica generalment s'apliquen a problemes que no tenen un algorisme o heur\u00EDstica espec\u00EDfica que doni una soluci\u00F3 satisfact\u00F2ria, o b\u00E9 quan no \u00E9s possible implementar aquest m\u00E8tode \u00F2ptim. La majoria de les metaheur\u00EDstica tenen com a objectiu els problemes d', per\u00F2 per descomptat, es poden aplicar a qualsevol problema que es pugui reformular en termes heur\u00EDstics, per exemple en resoluci\u00F3 d'. Les metaheur\u00EDstica no s\u00F3n la panacea i solen ser menys eficients que les heur\u00EDstiques espec\u00EDfiques, en diversos ordres de magnitud, en problemes que accepten aquest tipus d'heur\u00EDstiques crues."@ca . . . . . . . . "\u5143\u555F\u767C\u7B97\u6CD5\uFF08\u82F1\u6587\uFF1Ametaheuristic\uFF09, \u53C8\u7A31 \u842C\u80FD\u555F\u767C\u5F0F\u6F14\u7B97\u6CD5\u3001\u842C\u7528\u555F\u767C\u5F0F\u6F14\u7B97\u6CD5\u3002\u5728\u8BA1\u7B97\u673A\u79D1\u5B66\u548C\u6570\u5B66\u4F18\u5316\u4E2D\uFF0C\u5143\u542F\u53D1\u662F\u4E00\u79CD\u9AD8\u7EA7\u7684\u7A0B\u5E8F\u6216\u542F\u53D1\u5F0F\u7B97\u6CD5\uFF0C\u4E13\u95E8\u7528\u4E8E\u641C\u7D22\u3001\u751F\u6210\u6216\u9009\u53D6\u4E00\u4E2A\u542F\u53D1\u5F0F\u7ED3\u679C\uFF08\u5C40\u90E8\u641C\u7D22\u7B97\u6CD5\uFF09\uFF0C\u8BE5\u7ED3\u679C\u53EF\u4EE5\u4E3A\u4E00\u4E2A\u6700\u4F18\u5316\u95EE\u9898\u63D0\u4F9B\u8DB3\u591F\u597D\u7684\u6C42\u89E3\uFF0C\u5C24\u5176\u9002\u7528\u4E8E\u4FE1\u606F\u4E0D\u5B8C\u5907\u6216\u8005\u8BA1\u7B97\u80FD\u529B\u53D7\u9650\u65F6\u7684\u6700\u4F18\u5316\u95EE\u9898\u3002"@zh . "\u041C\u0435\u0442\u0430\u0435\u0432\u0440\u0438\u0301\u0441\u0442\u0438\u043A\u0430 \u2014 \u0434\u043E\u0441\u0438\u0442\u044C \u043D\u0435\u0432\u0434\u0430\u043B\u0430 \u043D\u0430\u0437\u0432\u0430 \u0434\u043B\u044F \u043E\u043F\u0438\u0441\u0443 \u0432\u0435\u043B\u0438\u043A\u043E\u0433\u043E \u043F\u0456\u0434\u0440\u043E\u0437\u0434\u0456\u043B\u0443, \u0432 \u0434\u0456\u0439\u0441\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u043D\u043E\u0433\u043E, \u0432 \u0441\u0442\u043E\u0445\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u0456\u0439 \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0456\u0437\u0430\u0446\u0456\u0457 (stochastic optimization). \u0421\u0442\u043E\u0445\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u0430 \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0456\u0437\u0430\u0446\u0456\u044F \u0454 \u0432\u0435\u043B\u0438\u043A\u0438\u043C \u043A\u043B\u0430\u0441\u043E\u043C \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0456\u0432 \u0456 \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u0456\u0432, \u044F\u043A\u0456 \u0442\u0430\u043A \u0447\u0438 \u0456\u043D\u0430\u043A\u0448\u0435 \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u043E\u0432\u0443\u044E\u0442\u044C \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0456\u0441\u0442\u044C \u0434\u043B\u044F \u043F\u043E\u0448\u0443\u043A\u0443 \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u0433\u043E (\u0430\u0431\u043E \u0434\u043E\u0441\u044F\u0436\u043D\u043E\u0433\u043E \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u0433\u043E) \u0440\u0456\u0448\u0435\u043D\u043D\u044F \u0441\u043A\u043B\u0430\u0434\u043D\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0432\u0434\u0430\u043D\u044C. \u041C\u0435\u0442\u0430\u0435\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0438 \u2014 \u043D\u0430\u0439\u0437\u0430\u0433\u0430\u043B\u044C\u043D\u0456\u0448\u0456 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0438 \u0437 \u0446\u044C\u043E\u0433\u043E \u043A\u043B\u0430\u0441\u0443 \u0456 \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u043E\u0432\u0443\u044E\u0442\u044C\u0441\u044F \u0434\u043B\u044F \u0432\u0438\u0440\u0456\u0448\u0435\u043D\u043D\u044F \u0448\u0438\u0440\u043E\u043A\u043E\u0433\u043E \u0441\u043F\u0435\u043A\u0442\u0440\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0434\u0430\u043D\u044C."@uk . . . "Fred Glover and Kenneth S\u00F6rensen"@en . . . . . . "Metaheuristik"@de . . . . "\u5143\u542F\u53D1\u7B97\u6CD5"@zh . . . . . . . . . "1115204184"^^ . . . . . "Metaheurystyka"@pl . "Una metaheur\u00EDstica \u00E9s un m\u00E8tode heur\u00EDstic per a resoldre un tipus de problema computacional general, utilitzant els par\u00E0metres donats per l'usuari sobre uns procediments gen\u00E8rics i abstractes d'una manera que s'espera eficient. Normalment, aquests procediments s\u00F3n heur\u00EDstics. El nom combina el prefix grec \"meta\" (\"m\u00E9s enll\u00E0\", aqu\u00ED amb el sentit de \"nivell superior\") i \"heur\u00EDstic\" (de \u03B5\u03C5\u03C1\u03B9\u03C3\u03BA\u03B5\u03B9\u03BD, heuriskein, \"trobar \")."@ca . "Em ci\u00EAncia da computa\u00E7\u00E3o e otimiza\u00E7\u00E3o combinat\u00F3ria, uma meta-heur\u00EDstica \u00E9 um procedimento de alto n\u00EDvel ou heur\u00EDstica projetada para encontrar, gerar ou selecionar uma heur\u00EDstica (algoritmo de busca parcial) que pode fornecer uma solu\u00E7\u00E3o suficientemente boa para um problema de otimiza\u00E7\u00E3o, especialmente com informa\u00E7\u00F5es incompletas ou imperfeitas ou capacidade de computa\u00E7\u00E3o limitada. Meta-heur\u00EDstica toma uma amostra de um subconjunto de solu\u00E7\u00F5es que, de outra forma, \u00E9 muito grande para ser completamente enumerado ou explorado de outra forma. A meta-heur\u00EDstica pode fazer relativamente poucas suposi\u00E7\u00F5es sobre o problema de otimiza\u00E7\u00E3o que est\u00E1 sendo resolvido e, portanto, pode ser usada para uma variedade de problemas. Meta-heur\u00EDsticas s\u00E3o geralmente aplicadas a problemas para os quais n\u00E3o se conhece algoritmo eficiente (como os problemas NP-completos). Utilizam combina\u00E7\u00E3o de escolhas aleat\u00F3rias e conhecimento hist\u00F3rico dos resultados anteriores adquiridos pelo m\u00E9todo para se guiarem e realizar suas buscas pelo espa\u00E7o de pesquisa em vizinhan\u00E7as dentro do espa\u00E7o de pesquisa, o que evita paradas prematuras em \u00F3timos locais."@pt . . "Metaheur\u00EDstica"@es . "\u041C\u0435\u0442\u0430-\u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C \u044D\u0442\u043E \u043E\u0431\u043E\u0431\u0449\u0435\u043D\u0438\u0435 \u043F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u044F \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430. \u041A\u043B\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u0438\u0435 \u0444\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u044F \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 (\u043D\u0430\u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u0440, \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u044B\u0435 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u044B) \u043D\u0435 \u0432 \u043F\u043E\u043B\u043D\u043E\u0439 \u043C\u0435\u0440\u0435 \u043E\u0431\u0435\u0441\u043F\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044E\u0442 \u043D\u0430\u0434\u043B\u0435\u0436\u0430\u0449\u0443\u044E \u0444\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044E \u0438\u043D\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043D\u043E\u0433\u043E \u043F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u044F \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430. \u041D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u044B\u0435 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u044B, \u043D\u0430\u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u0440, \u043D\u0435 \u043E\u0431\u0435\u0441\u043F\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044E\u0442 \u043E\u0434\u043D\u043E\u0437\u043D\u0430\u0447\u043D\u043E\u0435 \u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u0435\u043D\u0438\u0435 \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u0433\u043E \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u043A \u0441\u0435\u0431\u0435 (\u0442\u0430\u043A \u043A\u0430\u043A \u0434\u043B\u044F \u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u0435\u043D\u0438\u044F \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u043A \u0441\u0445\u0435\u043C\u0435 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044F \u043F\u0440\u0435\u043E\u0431\u0440\u0430\u0437\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u0435 \u0441\u0445\u0435\u043C\u044B \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u0432 \u043D\u0435\u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u043E\u0435 \u0441\u043B\u043E\u0432\u043E \u0432 \u0438\u0441\u043F\u043E\u043B\u044C\u0437\u0443\u0435\u043C\u043E\u043C \u0430\u043B\u0444\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u043E\u0435 \u043C\u043E\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044B\u0442\u044C \u043E\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043B\u0435\u043D\u043E \u043B\u0438\u0448\u044C \u00AB\u0432\u0440\u0443\u0447\u043D\u0443\u044E\u00BB, \u043D\u0430 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0435 \u043D\u0435\u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u044B\u0445 \u0434\u043E\u0433\u043E\u0432\u043E\u0440\u0435\u043D\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439; \u043F\u043E\u0441\u043A\u043E\u043B\u044C\u043A\u0443 \u0434\u043E\u0433\u043E\u0432\u043E\u0440\u0435\u043D\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 \u044F\u0432\u043B\u044F\u044E\u0442\u0441\u044F \u043D\u0435 \u0431\u043E\u043B\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043C \u0434\u043E\u0433\u043E\u0432\u043E\u0440\u0435\u043D\u043D\u043E\u0441\u0442\u044F\u043C\u0438 (\u0441\u043E\u0433\u043B\u0430\u0448\u0435\u043D\u0438\u044F\u043C\u0438), \u043E\u043D\u0438 \u043C\u043E\u0433\u0443\u0442 \u043C\u0435\u043D\u044F\u0442\u044C\u0441\u044F, \u0447\u0442\u043E \u0432\u043B\u0435\u0447\u0435\u0442 \u043D\u0435\u043E\u0434\u043D\u043E\u0437\u043D\u0430\u0447\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u0435\u043D\u0438\u044F \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u043A \u0441\u0435\u0431\u0435). \u041D\u0435\u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u0430\u044F \u043C\u043E\u0434\u0438\u0444\u0438\u043A\u0430\u0446\u0438\u044F \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u044B\u0445 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u043E\u0432 \u043E\u0431\u0435\u0441\u043F\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043E\u0434\u043D\u043E\u0437\u043D\u0430\u0447\u043D\u043E\u0435 \u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0441\u0430\u043C\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0431\u044F \u043A \u0441\u0435\u0431\u0435. \u0422\u0430\u043A\u0430\u044F \u0444\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B"@ru . . "774458"^^ . "\u0627\u0644\u0623\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627 (\u0628\u0627\u0644\u0625\u0646\u062C\u0644\u064A\u0632\u064A\u0629: Metaheuristic)\u200F\u060C \u0641\u064A \u0639\u0644\u0648\u0645 \u0627\u0644\u062D\u0627\u0633\u0628 \u0648\u0627\u0644\u0623\u0645\u062B\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0631\u064A\u0627\u0636\u064A\u0629\u060C \u0647\u064A \u0627\u062C\u0631\u0627\u0621\u0627\u062A \u0623\u0648 \u0625\u0631\u0634\u0627\u062F\u0627\u062A \u0639\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0645\u0633\u062A\u0648\u0649 \u0645\u0635\u0645\u0645\u0629 \u0644\u0625\u064A\u062C\u0627\u062F \u0623\u0648 \u0627\u0628\u062A\u0643\u0627\u0631 \u0623\u0648 \u0627\u062E\u062A\u064A\u0627\u0631 \u0637\u0631\u0642 \u0628\u062D\u062B \u062E\u0648\u0627\u0631\u0632\u0645\u064A\u0629 \u0646\u062D\u0635\u0644 \u0645\u0646 \u062E\u0644\u0627\u0644\u0647\u0627 \u0639\u0644\u0649 \u062D\u0644\u0648\u0644 \u0639\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0627\u0644\u062C\u0648\u062F\u0629 \u0644\u0645\u0633\u0623\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0623\u0645\u062B\u0644\u0629 \u062E\u0627\u0635\u0629 \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0645\u0639\u0644\u0648\u0645\u0627\u062A \u063A\u064A\u0631 \u0643\u0627\u0641\u064A\u0629 \u0623\u0648 \u063A\u064A\u0631 \u0643\u0627\u0645\u0644\u0629 \u0623\u0648 \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0633\u0639\u0629 \u0627\u0644\u062D\u0633\u0627\u0628\u064A\u0629 \u0645\u062D\u062F\u0648\u062F\u0629. \u0627\u0644\u0623\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627 \u062A\u0636\u0639 \u0646\u0645\u0627\u0630\u062C \u0644\u0644\u062D\u0644\u0648\u0644 \u0627\u0644\u062A\u064A \u062A\u0643\u0648\u0646 \u0643\u0628\u064A\u0631\u0629 \u062C\u062F\u064B\u0627 \u0644\u0627\u0623\u062E\u0630 \u0623\u0645\u062B\u0644\u0629 \u0645\u0646\u0647\u0627 \u0648\u0647\u064A \u0623\u064A\u0636\u064B\u0627 (\u0627\u0644\u0627\u062F\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0639\u0644\u064A\u0627) \u062A\u0642\u062F\u0645 \u0628\u0639\u0636 \u0627\u0644\u0627\u0641\u062A\u0631\u0627\u0636\u0627\u062A \u0627\u0644\u062E\u0627\u0635\u0629 \u0628\u0645\u0634\u0643\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0623\u0645\u062B\u0644\u0629 \u0627\u0644\u062A\u064A \u0646\u0642\u0648\u0645 \u0628\u062D\u0644\u0647\u0627 \u0643\u064A \u0646\u0633\u062A\u0637\u064A\u0639 \u0625\u0639\u0627\u062F\u0629 \u0627\u0633\u062A\u062E\u062F\u0627\u0645\u0647\u0627 \u0641\u064A \u062D\u0644 \u0627\u0644\u0639\u062F\u064A\u062F \u0645\u0646 \u0627\u0644\u0645\u0634\u0643\u0644\u0627\u062A."@ar . . . "\u30E1\u30BF\u30D2\u30E5\u30FC\u30EA\u30B9\u30C6\u30A3\u30AF\u30B9\u3068\u306F\u3001\u7D44\u5408\u305B\u6700\u9069\u5316\u554F\u984C\u306E\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u306B\u304A\u3044\u3066\u3001\u7279\u5B9A\u306E\u8A08\u7B97\u554F\u984C\u306B\u4F9D\u5B58\u3057\u306A\u3044\u30D2\u30E5\u30FC\u30EA\u30B9\u30C6\u30A3\u30AF\u30B9\u306E\u3053\u3068\u3067\u3042\u308B\u3002\u8FD1\u5E74\u3067\u306F\u3001\u4E0A\u8A18\u306E\u5B9A\u7FA9\u304B\u3089\u62E1\u5F35\u3055\u308C\u3001\u7279\u5B9A\u306E\u554F\u984C\u306B\u4F9D\u5B58\u3057\u306A\u3044\u3001\u6C4E\u7528\u6027\u306E\u9AD8\u3044\u30D2\u30E5\u30FC\u30EA\u30B9\u30C6\u30A3\u30AF\u30B9\u5168\u822C\u3092\u6307\u3059\u3053\u3068\u3082\u3042\u308B\u3002\u305D\u306E\u305F\u3081\u3001\u7D44\u5408\u305B\u6700\u9069\u5316\u554F\u984C\u306E\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u306B\u9650\u3089\u305A\u3001\u9023\u7D9A\u6700\u9069\u5316\u554F\u984C\u306B\u5BFE\u3059\u308B\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u3082\u542B\u3080\u89E3\u91C8\u3082\u5B58\u5728\u3059\u308B\u3002"@ja . . . . . . . . . . . "Metaheuristics"@en . . . "Metaheurystyka \u2013 og\u00F3lny algorytm (heurystyka) do rozwi\u0105zywania problem\u00F3w obliczeniowych. Algorytmu metaheurystycznego mo\u017Cna u\u017Cywa\u0107 do rozwi\u0105zywania dowolnego problemu, kt\u00F3ry mo\u017Cna opisa\u0107 za pomoc\u0105 pewnych definiowanych przez ten algorytm poj\u0119\u0107. Najcz\u0119\u015Bciej wykorzystywany jest jednak do rozwi\u0105zywania problem\u00F3w optymalizacyjnych.Okre\u015Blenie powsta\u0142o z po\u0142\u0105czenia s\u0142owa \u201Emeta\u201D (\u201Enad\u201D, tutaj w znaczeniu \u201Ewy\u017Cszego poziomu\u201D) oraz s\u0142owa \u201Eheurystyka\u201D (gr. heuriskein \u2013 szuka\u0107), co wynika z faktu, \u017Ce algorytmy tego typu nie rozwi\u0105zuj\u0105 bezpo\u015Brednio \u017Cadnego problemu,a jedynie podaj\u0105 spos\u00F3b na utworzenie odpowiedniego algorytmu. Termin \u201Emetaheurystyka\u201D po raz pierwszy zosta\u0142 u\u017Cyty przez Freda Glovera w 1986 roku."@pl . . "Metaheurystyka \u2013 og\u00F3lny algorytm (heurystyka) do rozwi\u0105zywania problem\u00F3w obliczeniowych. Algorytmu metaheurystycznego mo\u017Cna u\u017Cywa\u0107 do rozwi\u0105zywania dowolnego problemu, kt\u00F3ry mo\u017Cna opisa\u0107 za pomoc\u0105 pewnych definiowanych przez ten algorytm poj\u0119\u0107. Najcz\u0119\u015Bciej wykorzystywany jest jednak do rozwi\u0105zywania problem\u00F3w optymalizacyjnych.Okre\u015Blenie powsta\u0142o z po\u0142\u0105czenia s\u0142owa \u201Emeta\u201D (\u201Enad\u201D, tutaj w znaczeniu \u201Ewy\u017Cszego poziomu\u201D) oraz s\u0142owa \u201Eheurystyka\u201D (gr. heuriskein \u2013 szuka\u0107), co wynika z faktu, \u017Ce algorytmy tego typu nie rozwi\u0105zuj\u0105 bezpo\u015Brednio \u017Cadnego problemu,a jedynie podaj\u0105 spos\u00F3b na utworzenie odpowiedniego algorytmu. Termin \u201Emetaheurystyka\u201D po raz pierwszy zosta\u0142 u\u017Cyty przez Freda Glovera w 1986 roku."@pl . . "Una metaheur\u00EDstica es un m\u00E9todo heur\u00EDstico para resolver un tipo de problema computacional general, usando los par\u00E1metros dados por el usuario sobre unos procedimientos gen\u00E9ricos y abstractos de una manera que se espera eficiente. Normalmente, estos procedimientos son heur\u00EDsticos. El nombre combina el prefijo griego \"meta\" (\"m\u00E1s all\u00E1\", aqu\u00ED con el sentido de \"nivel superior\") y \"heur\u00EDstico\" (de \u03B5\u03C5\u03C1\u03B9\u03C3\u03BA\u03B5\u03B9\u03BD, heuriskein, \"encontrar\"). Las metaheur\u00EDsticas generalmente se aplican a problemas que no tienen un algoritmo o heur\u00EDstica espec\u00EDfica que d\u00E9 una soluci\u00F3n satisfactoria; o bien cuando no es posible implementar ese m\u00E9todo \u00F3ptimo. La mayor\u00EDa de las metaheur\u00EDsticas tienen como objetivo los problemas de optimizaci\u00F3n combinatoria, pero por supuesto, se pueden aplicar a cualquier problema que se pueda reformular en t\u00E9rminos heur\u00EDsticos, por ejemplo en resoluci\u00F3n de ecuaciones booleanas. Las metaheur\u00EDsticas no son la panacea y suelen ser menos eficientes que las heur\u00EDsticas espec\u00EDficas, en varios \u00F3rdenes de magnitud, en problemas que aceptan este tipo de heur\u00EDsticas puras."@es . . . . . "Metaheuristics"@en . . "Metaheur\u00EDstica"@ca . . . . . . "26555"^^ . "In computer science and mathematical optimization, a metaheuristic is a higher-level procedure or heuristic designed to find, generate, or select a heuristic (partial search algorithm) that may provide a sufficiently good solution to an optimization problem, especially with incomplete or imperfect information or limited computation capacity. Metaheuristics sample a subset of solutions which is otherwise too large to be completely enumerated or otherwise explored. Metaheuristics may make relatively few assumptions about the optimization problem being solved and so may be usable for a variety of problems. Compared to optimization algorithms and iterative methods, metaheuristics do not guarantee that a globally optimal solution can be found on some class of problems. Many metaheuristics implement some form of stochastic optimization, so that the solution found is dependent on the set of random variables generated. In combinatorial optimization, by searching over a large set of feasible solutions, metaheuristics can often find good solutions with less computational effort than optimization algorithms, iterative methods, or simple heuristics. As such, they are useful approaches for optimization problems. Several books and survey papers have been published on the subject. Most literature on metaheuristics is experimental in nature, describing empirical results based on computer experiments with the algorithms. But some formal theoretical results are also available, often on convergence and the possibility of finding the global optimum. Many metaheuristic methods have been published with claims of novelty and practical efficacy. While the field also features high-quality research, many of the publications have been of poor quality; flaws include vagueness, lack of conceptual elaboration, poor experiments, and ignorance of previous literature."@en . . . . . . "M\u00E9taheuristique"@fr . "Em ci\u00EAncia da computa\u00E7\u00E3o e otimiza\u00E7\u00E3o combinat\u00F3ria, uma meta-heur\u00EDstica \u00E9 um procedimento de alto n\u00EDvel ou heur\u00EDstica projetada para encontrar, gerar ou selecionar uma heur\u00EDstica (algoritmo de busca parcial) que pode fornecer uma solu\u00E7\u00E3o suficientemente boa para um problema de otimiza\u00E7\u00E3o, especialmente com informa\u00E7\u00F5es incompletas ou imperfeitas ou capacidade de computa\u00E7\u00E3o limitada. Meta-heur\u00EDstica toma uma amostra de um subconjunto de solu\u00E7\u00F5es que, de outra forma, \u00E9 muito grande para ser completamente enumerado ou explorado de outra forma. A meta-heur\u00EDstica pode fazer relativamente poucas suposi\u00E7\u00F5es sobre o problema de otimiza\u00E7\u00E3o que est\u00E1 sendo resolvido e, portanto, pode ser usada para uma variedade de problemas."@pt . . . . . . . . . . "\u041C\u0435\u0442\u0430\u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C"@ru . . .