Nature Inspired Optimization Algorithm

Naturnaheliche Optimierungsalgorithmen sind eine Klasse von Rechenverfahren, die auf natürlichen Phänomenen und biologischen Verhaltensweisen basieren. Sie sind darauf ausgelegt, komplexe Probleme durch die Simulation von Optimierungsprozessen zu lösen, die in der Natur vorkommen. Ihr Ziel ist es, globale optimale Lösungen zu finden, die Sucheffizienz zu erhöhen und die Robustheit zu verbessern. Diese Algorithmen werden in Bereichen wie Ingenieurdesign, Maschinelles Lernen und Datenmining weit verbreitet eingesetzt. Sie bewältigen effektiv hochdimensionale, nichtlineare und multimodale Optimierungsprobleme, was ihnen einen erheblichen praktischen Wert verleiht.