元启发式算法（MetaHeuristic Algorigthm）是启发式算法的改进，它是随机算法与局部搜索算法相结合的产物。
有一类的通用启发式策略称为元启发式算法（metaheuristic algorithm），通常使用乱数搜寻技巧。他们可以应用在非常广泛的问题上，但不能保证效率。
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扩展元数据启发式算法 all metadata heuristics or
该算法利用问题的邻域知识指导局部搜索，可克服元启发式算法随机性引起的盲目搜索。
The proposed algorithm utilizes neighborhood knowledge to direct its local search procedure which can overcome the blindness or randomness introduced by meta-heuristics.
因此本文针对标的本身的结构提出了四种启发式信息及两种求解器：二元蚁群算法及贪婪算法。
By using the intrinsic characters of this model, we design four types of heuristic information for bid and two problem solvers: the binary ant colony algorithm and the greedy algorithm.
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