Simheuristics: Unione di Simulazione e Metaeuristiche per l'Ottimizzazione Stocastica

Le simeuristiche sono un framework algoritmico ibrido che integra la simulazione Monte Carlo o a eventi discreti nelle procedure di ricerca meta-euristica per risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria stocastica. Introdotto da Juan et al. nel 2015, affronta scenari in cui le valutazioni della funzione obiettivo coinvolgono variabili casuali, fornendo soluzioni quasi ottimali con garanzie probabilistiche sulla qualità. L'approccio è particolarmente adatto per problemi reali di logistica, trasporti e pianificazione in cui l'incertezza è intrinseca e i risolutori deterministici classici non riescono a catturare la variabilità.