15 - programa de pós graduação em métodos numéricos da ufpr ...

de uma solução viável próxima ao ótimo (GOLDBARG & LUNA, 2000,
p.244).
Em síntese, as heurísticas podem ser entendidas como um conjunto de regras baseadas
em bom senso para se obter uma solução desejada. As heurísticas constituem uma classe
especial de algoritmos que visam obter soluções aproximadas da solução ótima para um
grande problema de otimização combinatória ou mesmo em problemas de pequeno porte que
necessitem de uma resposta em curto espaço de tempo, não propiciada pelos algoritmos
exatos. Procuram alcançar uma solução satisfatória, equilibrando a relação qualidade da
solução x tempo de resposta. Para tanto, fazem uso de estratégias diversificadas para buscar
soluções viáveis sem terem que investigar todo o espectro de soluções. Hertz & Widmer
(2003) afirmam que as primeiras heurísticas propostas tentaram sistematizar processos de
otimização realizados por pessoas e não por máquinas.
Quando se fala em heurísticas é importante entender o conceito de busca ou pesquisa
local e busca ou pesquisa global. Todo o espaço de soluções de um problema pode ser
dividido em regiões. Quando um algoritmo intensifica a busca em uma determinada região,
buscando a melhor solução ali, ele realiza uma busca local nessa região. Contribuindo nessa
definição, Hertz & Widmer (2003, p. 248) afirmam que nos métodos de busca local, uma
exploração intensiva numa região é executada, movendo-se, a cada iteração, de uma solução
corrente para outra promissora localizada na vizinhança. Ghosh (2003) afirma que a busca
local não garante a otimalidade global para a maioria dos problemas de otimização
combinatória, mas geralmente retornam soluções de boa qualidade. Já Miettinen (2006,
p.1103) pondera que os métodos de pesquisa local baseados no gradiente não podem ser
aplicados a problemas não diferenciáveis e quando aplicados a problemas diferenciáveis
multimodais, convergem para ótimos locais, os quais podem estar distantes de ótimos globais.
Entretanto, há vários outros algoritmos que serão vistos posteriormente que não fazem uso da
busca local. Nesses casos, os algoritmos investigam várias regiões em busca de uma boa
solução. A esse tipo de busca é dado o nome de busca ou pesquisa global.
Colorni et al. (1996) advertem que duas características principais devem ser
equilibradas na construção de um algoritmo heurístico:
- o nível de explotação, ou seja, a quantidade de esforço direcionado à pesquisa local na
presente região de busca;
- o nível de exploração, ou seja, a quantidade de esforço gasto para procurar melhores
soluções em regiões distantes.
16