Cette séance de cours couvre les méthodes d'optimisation heuristique, y compris les algorithmes génétiques, les recuits simulés, les algorithmes évolutifs, les essaims de particules et les colonies de fourmis, qui explorent l'espace de recherche en fonction des propriétés du système, dans le but de trouver l'optimum global avec un temps de calcul élevé et une dépendance à la qualité du modèle.