人間の神経系はシナプス可塑性を利用して最適化問題を解決します。これまでの研究では、人工ニューラルネットワークの学習過程に可塑性要素を加える試みが行われてきましたが、そのほとんどのモデルはネットワークに対する複雑な外部制御や新しい複雑な規則を必要としていました。本稿では、生物のニューロン可塑性を模倣した新たな自然 Inspiried 最適化アルゴリズムを紹介します（nature-inspired）。さらに、このモデルは3つのデータセットで検証され、結果は勾配降下法による最適化と比較されました。