元启发式算法特别适用于组合优化问题，因为尽管它们通常不能保证找到最优的全局解决方案，但它们通常可以在相当长的时间内找到足够好的解决方案。因此，它们是穷举搜索的替代方案，这需要指数级的时间。例如，蚁群优化算法已被用于近似（或精确地，在中小型实例的情况下）解决旅行商问题，其决策版本是一个 NP 完全问题（这意味着，除非 P= NP，没有多项式时间解决方案来解决它）。

元启发式也可以很容易地应用于许多问题，因为它们不是特定于问题的。例如，在遗传算法的情况下，您只需要对可能的解决方案进行编码，但原则上，您可以将遗传算法应用于广泛的问题，尽管它们可能并不总是这些问题的最佳解决方案. 此外，与基于梯度的优化算法相反，不需要目标函数的梯度。例如，在遗传算法的情况下，您只需要一种评估解决方案的方法（例如适合度或新颖性）。

元启发式通常包含某种形式的随机性，以逃避局部最小值。蚁群优化算法或模拟退火是这种方法的两个很好的例子。

如果您仍然对元启发式算法感兴趣，Clever Algorithms: Nature-Inspired Programming Recipes（Jason Brownlee 着）一书是了解它们的非常好的资源。还有一个Github 存储库，其中包含本书中描述的算法的实现。