Розглянуто найбільш розповсюджені підходи до створення прикладних методів комбінаторної оптимізації. Запропоновано ряд характеристик та критеріїв, за якими здійснюється класифікація наближених алгоритмів. Викладена класифікація є розвитком досліджень у галузі комбінаторної оптимізації та дозволяє виділяти ключові компоненти обчислювальних схем, що використовуються як інструментарій при побудові нових ефективних гібридних метаевристик.
This paper reviews mostly used approaches to the development of applied combinatorial optimization methods. A number of characteristics and criteria are proposed that underlie the classification of approximate algorithms. The classification is an elaboration of previous investigations in the field of combinatorial optimization and allows one to determine key components of computational schemes used in constructing efficient hybrid metaheuristics.