王老师给我了一本《LARGE MIMO》的书，其中让我关注启发式算法在大规模MIMO 检测部分的应用。
看完第一章简介后，我发现启发式算法主要在第五章讲。而第五章包括三个启发式算法：
1.LAS
2.RS
3.RTS
这三个算法并不是王老师说的算法。于是我查找了资料发现启发式算法的路程是以下：
40年代：由于实际需要，人们已经提出了一些解决实际问题快速有效的启发式算法。
50年代：启发式算法的研究逐步繁荣起来。随后，人们将启发式算法的思想和人工智能领域中的各种有关问题的求解的收缩方法相结合，提出了许多启发式的搜索算法[]。其中贪婪算法和局部搜索等到人们的关注。
（我看的书里面，讲的就是局部搜索算法）
60年代: 随着人们对数学模型和优化算法的研究越来越重视，发现以前提出的启发式算法速度很快，但是解得质量不能保证。虽然对优化算法的研究取得了很大的进展，但是较大规模的问题仍然无能为力（计算量还是太大）。
70年代：计算复杂性理论的提出。NP完全理论告诉我们，许多实际问题不可能在合理的时间范围内找到全局最优解。发现贪婪算法和局部搜索算法速度快，但解不好的原因主要是他们只是在局部的区域内找解，得到的解不能保证全局最优性。由此必须引入新的搜索机制和策略，才能有效地解决这些困难问题，这就导致了超启发式算法（meta-heuristic algorithms）的产生。
Holland模拟地球上生物进化规律提出了遗传算法（Genetic Algorithm），它的与众不同的搜索机制引起了人们再次引发了人们研究启发式算法的兴趣，从而掀起了研究启发式算法的热潮。
80年代以后： 模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm），人工神经网络（Artificial Neural Network），禁忌搜索（Tabu Search）相继出现。最近，演化算法（Evolutionary Algorithm）, 蚁群算法（Ant Algorithms）， 拟人拟物算法，量子算法等油相继兴起，掀起了研究启发式算法的高潮。由于这些算法简单和有效，而且具有某种智能，因而成为科学计算和人类之间的桥梁。
这里的算法才是王老师让我研究的算法，这里的内容《large MIMO》中并没有讲到。
