Некоторые современные методы, которые применяются в алгоритмах поиска решений математических задач:

• Гармонический поиск (Harmony Search). 1 Идея метода навеяна импровизирующими джаз-музыкантами: музыкант может либо сыграть что-то абсолютно новое (генерация случайной точки в исследуемом пространстве), либо сыграть что-нибудь похожее на то, что он когда-то слышал (модификация или комбинация имеющихся в памяти точек). 1
• Искусственные иммунные системы (Artificial Immune Systems). 1 Методы имитируют принципы иммунологических теорий. 1 К этому классу алгоритмов относят алгоритмы клональной селекции, алгоритм негативного отбора, иммунные сети, алгоритмы дендрических клеток. 1
• Гравитационный поиск (Gravitational Search). 1 Алгоритм инспирирован поведением тяжёлых тел при их гравитационном взаимодействии. 1
• Разбросанный поиск (Scatter Search). 1 В основе метода лежит обработка множества элементарных исходов, состоящих из найденных хороших точек. 1 Обработка заключается в комбинации, улучшении и обновлении множества элементарных исходов. 1
• Метод перекрёстной энтропии (Cross-Entropy Method). 1 Основная особенность метода заключается в апробировании точек исследуемого на оптимум пространства и аппроксимации распределения хороших точек (обычно нормальным законом). 1 На каждом шаге алгоритма в соответствии с текущим распределением генерируются случайные точки, которые впоследствии участвуют в корректировке распределения. 1
• Генетические алгоритмы. 34 Это поисковые алгоритмы, основанные на механизмах натуральной селекции и генетики. 34 Они реализуют «выживание сильнейших» среди рассмотренных структур, формируя и изменяя поисковый алгоритм на основе моделирования эволюции поиска. 34