启发式&是一种解决问题或决策的技术，它使用最少的相关信息、过去的结果和经验，在合理的时间内为问题产生可行和实用的解决方案。这种方法侧重于提供具有可接受精度范围的快速结果，而不是提供近乎完美的解决方案。启发式包括机器学习&(ML&)和人工智能&(AI&)学科的重要组成部分，当通过逐步算法得出问题的解决方案非常不切实际时，这是一种首选方法。

启发式策略旨在提供快速的解决方案而不是准确的解决方案，因此它们通常与优化算法相结合以改进结果。启发式依赖于捷径来提供即时、高效和短期的解决方案，以促进企业及时做出决策。此外，启发式教学是一种教学指导思想，强调学生是学习的主体，教师要调动学生的学习积极性，实现教师主导作用与学生积极性相结合。

启发式系统更多地依赖于直觉，并行加工且加工速度快，模块化封闭运行，反应自动化，通常我们智能意识到其加工结果，而意识不到加工过程。启发式的最大特点是简捷，“简”意味着信息搜索的简化和依靠单一理由的决策，“捷”意味着判断与决策的过程有明确的的步骤和停止的原则。