看论文过程中不清楚的一些基本概念，和实验室的师兄交流后大概弄懂了，整理一下总结在下面，方便以后查阅。
1.元启发式与启发式
元启发式算法（meta-heuristic algorithm）：基于局部搜索的一系列算法和各种种群算法
启发式算法（heuristic algorithm）：概念较广，可以认为讲不清道理，不能保证最优但效果好的一类方法叫启发式
2.optimal result和best result
optimal result：真正的最优结果，找到这个真正的最优结果一般有两种办法。1)精确算法，树搜索尝试所有分支。2)将问题转为判定版本，比如对P-Center问题，证明找不到比当前的最长服务边短的最长服务边，可以覆盖所有客户
best result：算法找到的最优
3.P问题，NP问题，NP Complete问题，NP Hard问题（其实还没搞太明白，有时间找论文来看）
P问题：存在多项式时间算法可以求解
NP问题：能在多项式时间内验证得出一个正确的解
NP Complete问题：是一个NP问题，且所有的NP问题都可以在多项式时间内约化到它
NP Hard问题：所有NP问题在多项式时间内都能约化到它，但不一定是NP问题