La mayoría de los problemas del mundo real tienen restricciones no lineales, interdependencias entre variables y un gran espacio de solución. Esto hace complejo encontrar soluciones de manera rápida. Para abordar esta problemática dentro del área de optimización, los algoritmos metaheurísticos son métodos de optimización que ofrecen una solución razonablemente buena en un tiempo reducido. La optimización se ocupa de encontrar el mejor valor de un conjunto de variables para lograr minimizar (o maximizar) una función objetivo sujeta a un conjunto de restricciones. Las técnicas de optimización pueden ser clasificadas en métodos exactos, que obtienen soluciones óptimas (a veces en un tiempo demasiado prolongado), y métodos aproximados, que buscan la mejor solución posible en un tiempo razonable.
A su vez, los métodos aproximados se dividen en algoritmos de aproximación y métodos heurísticos. Los algoritmos de aproximación proporcionan una solución de calidad en un tiempo de ejecución comprobable. Los algoritmos heurísticos son altamente específicos respecto al problema que se aborda, siendo las metaheurísticas un mecanismo guía para las heurísticas subyacentes a la solución. El término metaheurísticas fue acuñado en 1986 para ilustrar el método heurístico sin una característica específica del problema. Estas se basan en principios de evolución biológica para su construcción: sistemas evolutivos, de enjambre e inmunológicos.
El área de las metaheurísticas, ha crecido enormemente en las últimas dos décadas para la solución de problemas de optimización, ya que pueden funcionar bien en situaciones en las que las técnicas exactas no muestran un comportamiento satisfactorio. En problemas de optimización de tiempo polinomial difícil y no determinista, las metaheurísticas pueden generar una solución de buena calidad en mucho menos tiempo que la optimización tradicional. Esto se debe a que la metaheurística armoniza dos esquemas de búsqueda: exploración (diversificación) y explotación (intensificación). El primero busca en los alrededores de una propuesta la mejor solución, mientras que el segundo tiende a invadir nuevas áreas de búsqueda. Así, encontramos aplicaciones de metaheurísticas en las finanzas, la planificación, la programación y el diseño de ingeniería. Por ejemplo, la programación de horarios usa metaheurísticas por ser problemas con muchas restricciones para empatar, en el caso educativo, los horarios de cursos, exámenes y actividades extracurriculares. Similarmente, la agenda de un evento deportivo requiere cronogramas que optimicen los aspectos logísticos para que los involucrados perciban dicha programación como algo justo.
Finalmente, las metaheurísticas contribuyen a tomar decisiones en los sectores de fabricación y servicios. Se aplican en problemas de asignación de recursos entre diferentes tareas que requieren una secuencia determinada e intervención en tiempos específicos. Este proceso es complejo y tiene como objetivo optimizar las actividades operativas persiguiendo uno o más objetivos, aprovechando los datos de producción disponibles, que también pueden incluir resultados de programación anteriores.
