Heuristique de jugement
Il existe deux catégories d'heuristiques : les statistiques et les non statistiques. Les heuristiques les plus connues, telle que la représentativité, font partie de la deuxième catégorie. Les heuristiques non statistiques sont le reflet d’une incapacité des individus à appliquer des principes statistiques de base dans la vie quotidienne. Les heuristiques statistiques, elles, sont plus ou moins des équivalents intuitifs aux principes statistiques. Elles suggèrent que les individus ont une compréhension sommaire des statistiques. Par exemple, si une femme provient d'un échantillon dans lequel il y a 35 % de coiffeuses et que les individus supposent qu’elle a 35 % de chance de pratiquer cette profession, et ce, sans tenir compte d’informations supplémentaires telles que, par exemple, des informations stéréotypées, alors, il s’agit d’une heuristique statistique.
Hugh Everett
Des méthodes voisines existaient déjà de façon "heuristique", mais l'apport d'Everett est d'avoir fourni un algorithme dont il démontrait et chiffrait la convergence vers les bonnes valeurs de lambda d'une itération à la suivante. Essentiellement, sa méthode consiste à modifier d'une itération à la suivante chaque composante du vecteur lambda des pénalités (qui contient autant de composantes qu'il existe de contraintes) selon que l'on est dans l'un des trois cas de figure suivants :Everett montre que si l'on satisfait une relation entre c1, c2 et c3, la convergence sera garantie quelles que soient la fonction considérée et les fonctions de contrainte.