久保幹雄，ジョア（ジョアン）・ペドロ・ペドロソ 著
共立出版 2009年

メタヒューリスティクス（metaheurisitcs, modern heuristics）は，困難な組合せ最適化問題を解くための比較的新しいフレームワークである．本書のポリシーは，以下の通り．

1. 実際に動くプログラムを示し，それを使って解説する．
2. 抽象論（哲学）ではなく，具体的なアルゴリズムを設計する．
3. 実際に役に立つ工夫を紹介する．
4. 自分で一から効率的なメタヒューリスティクスを設計できるようなコツを伝授する．
5. 応用例を多く示す．とりあげる問題は，グラフ分割，最大安定集合，グラフ彩色，巡回セールスマン，2次割当，多制約ナップサック，数分割である．
6. 実際に動くプログラムをソースレベルで解説する．コンパクトに記述するために，用いるプログラミング言語はPythonを選択した．

Pythonのプログラム　(Programs in Python)

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1. graph tools (used in common in the following programs)
2. Graph partitioning problem o tabu search o simulated annealing
3. Maximum stable set problem o tabu search o plateau search
4. Graph coloring problem o construction heuristics (including SEQ, DSATUR, RLF) o tabu search o hybrid of genetic algorithm and tabu search
5. Traveling salesman problem o basic local search o with GUI (using networkX)
6. Quadratic assignment problem o tabu search
7. Multi-constrained knapsack problem o tabu search o MIP based approach
8. Number partitioning o differencing method for bipartition o differencing method for multi partition o Longest Processing Time (LPT) heuristics (by solving multiprocessor scheduling)

誤植等（数式等はLaTeXフォーマットで記述）

1. p.70 3行目：divide and conqer -> divide and conquer
2. p.203 13行目： $5L$ -> $5${\tt L}
3. p.227 左段 21行目（索引）： divide and conqer -> divide and conquer
4. 背表紙 著者紹介 4行目： 准教授 -> 教授