图书介绍：本书共分为7章，主要介绍基于单点搜索的几类元启发式（Meta-heuristics）优化算法。第一至第三章为理论基础部分，对组合优化问题、组合优化问题的求解算法以及元启发式算法进行介绍。第四至第六章为本书的主要内容，分别介绍三种基于单点搜索的三种元启发式算法：禁忌搜索（TabuSearch）算法、模拟退火(SimulatedAnnealing)算法、变邻域搜索(VariableNeighborhoodSearch)算法。第七章介绍了其它四种基于单点搜索的元启发式算法：迭代局部搜索(ILS,IteratedLocalSearch)、导引式局部搜索(GLS,GuidedLocalSearch)、平滑方法（SmoothingMethod,SM）、噪声方法(NM，NoisingMethod)。此外，本书的第三章亦介绍了一些典型的、基于群体搜索的元启发式算法。