群知能
荷電系探索 (Charged System Search, CSS) は物理学と力学の法則に基づいた新たなアルゴリズムである。CSSで活用する物理法則は、クーロンの法則とガウスの法則とニュートン力学の諸法則である。CSSはマルチエージェント式で、各エージェントは荷電粒子 (CP) である。CP同士は個々が持つ適応度の値と距離に基づいて相互に影響を及ぼす。それによって生じる力の大きさはクーロンの法則やガウスの法則で計算し、それによってどれだけ動くかはニュートン力学で計算する。CSSはあらゆる最適化問題を扱えるが、特に滑らかでも凸でもない領域に適している。知識利用と探査のバランスがよい。
マルチスウォーム最適化(英語版)は、粒子群最適化 (PSO) の粒子群を複数の部分群にしたものである。マルチスウォーム最適の一般的手法は、個々の部分群を特定の分割法に基づいて場所と時期を決めて特定領域に割り当てていく。多峰性の最適化問題に適している。