群知能
粒子群最適化(PSO)は n次元空間での解が点や面で表される問題の最適解を探索する汎用的な極小化技術である。仮説に基づいて粒子群が空間内にばらまかれ、それぞれに初期速度が与えられる。また、同時に粒子間の通信路も用意される。粒子群は空間内を移動し、一定時間間隔で適応度に基づいて評価される。時間と共に、粒子は通信を行うことで、よりよい適応度を持つ粒子を中心として群れを構成するよう加速を行う。焼きなまし法などの他のグローバルな極小化戦略と比較したときのPSOの利点は、ローカルな極小値がある問題に対して非常に強いことである。
重力探索アルゴリズム (Gravitational Search Algorithm, GSA) は万有引力の法則と質量の相互作用に基づいている。GSAはニュートン力学を用い、探索エージェントとして質量群を使う。質量群の孤立した系を想定する。系内の質量は周辺の質量との重力の影響を受ける。GSAにおけるエージェントは物体であり、その質量は適応度に対応している。万有引力の法則に従ってエージェント同士が互いに引き付け合い、あらゆる物体がより大きな質量を持つ物体へと引き付けられるように運動することになる。よりよい解がより大きな質量に対応する。エージェントの位置が問題の解に対応し、適応度関数によって質量が求められる(解空間内の位置によって適応度は異なるので、エージェントの移動に伴ってその質量も変化する)。時間経過に伴い、個々の質量は最も重い質量に引き付けられることになる。この質量が探索空間の最適解を表していることが望まれる。 非優越ソート重力探索アルゴリズム (NSGSA) はGSAの複数目的関数版で、2011年に Nobahari と Nikusokhan が提案した。