NP难题列表，在实践启发式方法中进行了积极的研究

我正在寻找NP困难优化问题的列表，在这些问题中，有一些实用的启发式方法正在积极研究以解决这些问题，并且有一些共同的基准可供人们尝试。

示例包括：系统发育树的重建（例如此处的启发式）旅行商（不是很活跃，但是LKH是众所周知的）

更具体地说，我正在寻找人们真正关心产生的成本（例如上述的TSP或系统发育）的研究领域。例如，找到决策树并不是我要寻找的东西，因为很少有人关心结果树的高度。

MaxSAT-人们实际上对此很在意，因为SAT解算器是如此发达，以至于在实践中，您最喜欢的NP优化问题的最佳途径通常是将其简化为MaxSAT，然后应用其中一个著名的解算器。查看SAT竞赛以获取基准等信息。

回想一下，派系查找器已用于计算生物学和组合学，启发式算法非常好。

运筹学的绝大部分致力于解决整数或混合整数线性规划问题的算法，包括启发式算法。

运筹学存在许多组合优化问题，其中将最小化（或最大化）结果成本的启发式方法发展成为一个非常活跃的领域。

例如，车辆路径问题，电容电弧路径问题，最小生成树问题以及这些问题的变体。