8 Metaheuristics
下图介绍了两种不同种类的Metaheuristics，我们主要用左边的，尤其是Iterated Greedy。
I 和D 的过程用图像表示如下：
我在这里只用Iterated Greedy算法。原因如下：
其他算法诸如蚁群算法等，可能能提供非常接近最优解的方案，有些算法的运行速度也很快，可以弥补python运行慢的缺陷。但是这些算法通常存在诸多不足，例如算法太复杂，适用面很窄，需要设置过多参数导致很难实现。
Iterated Greedy的优势在于，它由两个简单的阶段构成：
D和I
更好的解决方案总会被接受
更坏的方案以特定的可能性接受，接受的概率如下图
类似 模拟退火法 ：
从当前解决方案中随机删除 numberJobsToRemove 个订单。这里 numberJobsToRemove 是Iterated Greedy的一个参数。
输出的结果是被移除的订单集合 removedJobs 和一个不完整的解决方案 partialPermutation 。
* 注意：solver.RNG.choice的结果每次都一样，是因为我们设置了随机数种子，目的就是只要是用同一个种子作为参数构造出的solver的属性RNG都是同一个。
将 removedJobs 重新加回 partialPermutation ，并插入到最佳位置（NEH）的顺序，并返回新的完整解决方案。这个插入过程是通过排列Permutation实现的，看一下Construction函数的参数表可知，需要两个列表。
* 注：前面讲算法的时候说过，重构函数执行之后会生成一个新的方案newSolution，新方案就是通过把removedJobs插入到最佳位置得到的。最优位置的选择需要在Construction函数中借助 solver.EvaluationLogic.DetermineBestInsertion(completeSolution, i)来实现
我们通过简单的解构和重构，必然会得出一个新方案newSolution，那么我们接受新方案newSolution为当前方案currentSolution的前提是，如果
- 新的解决方案（ newSolution ），
- 当前解决方案（ currentSolution ）。
* 公式中，T叫做baseTemperature，是Iterated Greedy的第二个参数，T越大，则接受更坏方案的概率也越大。新的最优方案存储在SolutionPool中（numberJobsToRemove是第一个参数）
下面开始对newSolution进行评估和比较：
* 注意：判断一个新方案是否可接受取决于两方面：1. 如果新方案更好，那么无论如何都会接受新方案；2. 如果新方案并没有优化，则视作WorseSolution，即使是worseSolution也是要按照公式计算出的概率来衡量是否要接受这个不好的方案
为了看起来更加直观，我把接受差方案的过程写成了函数AcceptWorseSolution。注意看参数表，以便于确定何时调用这个函数。
局部搜索可以被用于优化currentSOlution，但不是必须的。通常会使用IterativeImprovement结合Insertion邻域一起使用。
Iterated Greedy是一个迭代的解构D和构建C组成的序列。
在一个循环中被反复执行，直到达到 停止标准 。
在这里的例子中， 停止标准 是迭代次数 maxIterations ，但时间限制或没有优化的迭代次数也是可以的。
后面可能还会讲到怎么设计一个没有优化的迭代次数，这里可以先思考一下。
现在尝试运行一下：
与 IterativeImprovement 算法类似，现在要为 IteratedGreedy 创建一个单独的类，以便该类的一个实例可以传递给求解器Solver。
像 IterativeImprovement 一样， Iterated Greedy 应该继承自 ImprovementAlgorithm 。
必要的 参数 是以下属性：
EvaluationLogic, SolutionPool以及随机数生成器RNG都由求解器solver传递给算法。
添加 IteratedGreedy 类，以便它可以作为一种算法传递给求解器。
成员函数：Konstruktor, Initialize, Destruction, Construction, AcceptWorseSolution, Run
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