Los métodos; descritos en este volumen reciben el nombre de algoritmos heurísticos, metaheurísticos o sencillamente heurísticos. Este término deriva de la palabra griega heuriskein que significa encontrar o descubrir y se usa en el ámbito de la optimización para describir una clase de algoritmos de resolución de problemas.
En el lenguaje coloquial, optimizar significa poco más que mejorar: sin embargo, en el contexto científico la optimización es el proceso de tratar do encontrar la mejor solución posible para un determinado problema. En un problema de op-t imitación existen diferentes soluciones, un criterio para discriminar entre ellas y el objetivo es encontrar la mejor. De forma rnás precisa, estos problemas se pueden expresar como encontrar el valor de unas variables de decisión para los que una determinada función objetivo alcanza su valor máximo o mínimo. El valor de las variables en ocasiones está sujeto a unas restricciones.
La existencia de una gran cantidad y variedad de problemas difíciles de optimi-zación que aparecen en la práctica y que necesitan ser resueltos de forma eficiente, ha impulsado el desarrollo de procedimientos eficientes para encontrar buenas soluciones. Estos métodos, en los que la rapidez del proceso es tan importante como la calidad de la solución obtenida, se denominan heurísticos o aproximados.
En los últimos años se ha acuñado el término 'metaheurístico, introducido por Fred Glover en 1986 y apoyado por diferentes eventos científicos de carácter internacional, como el congreso Metaheuristic International Conference, o la revista Journal of Heuristics. El término metaheurístico establece una diferencia conceptual entre el conjunto de reglas que: permiten diseñar un procedimiento de resolución heurístico y el propio procedimiento de resolución. En este sentido el prefijo meta indica un mayor nivel de abstracción, en cuanto que las propias reglas, denominadas procedimiento metaheurístico, no están ligadas a ningún problema específico.

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