3 Zaključak

Heuristički algoritmi su se pokazali uspješni u rješavanju mnogih optimizacijskih problema. Posebno zanimljiva skupina problema koje heuristički algoritmi optimiziraju su NP-teški problemi. Razliku između iscrpnog pretraživanja i heurističkih algoritama u rješavanju NP-teških problema može se dočarati na sljedeći način. Neka NP-teški problemi teže nekoliko tona, a P problemi nekoliko grama. Iscrpnu pretragu bi predstavljala vaga koja je skalirana na grame i može izvagati svega nekoliko kilograma. Heurističke algoritme bi predstavljala vaga skalirana na tone. Stoga, ukoliko želimo izvagati NP-teške probleme moramo koristiti tonsku vagu, ali preciznost nam u tom slučaju, zbog skale koju koristimo, nije zajamčena. P probleme je bolje vagati s vagom skaliranu na gramima jer se brže (zbog problema iščitavanja težine na tonskoj vagi) i preciznije dolazi do težine.

Drugim riječima, prednost heurističkih algoritama je što ne vršimo iscrpnu pretragu, a to znači da nam optimizacija može biti vrlo brza. Ipak, rješenja koja dobijemo ne moraju biti kvalitetna, a valja istaknuti da heuristički algoritmi nemaju uvijek prednost brzine.

Heuristički algoritmi se primjenjuju u različitim područjima računalne znanosti: od umjetne inteligencije i strojnog učenje pa do telekomunikacija.

I na kraju o pokušajima seminarskog rada. Kroz seminarski rad se pokušalo uvesti autora i čitatelja u svijet heurističkih algoritama, dati im drugi pogled na rješavanje problema i zainteresirati ih za daljnje istraživanje na ovome području. Usvajanje novih činjenica predstavlja probijanje debelog sloja leda: nije ga lako probiti, ali kada ga se probije, na dlanu nam je more novih spoznaja. Kroz ovaj rad se pokušalo otopiti (barem) dio leda nizom zanimljivih i ilustrativnih primjera i tako olakšati usvajanje vrlo zanimljive i intrigantne teme.