Eine Klasse von populationsbasierten Metaheuristiken zur globalen Optimierung, die von Prinzipien der biologischen Evolution inspiriert sind (Selektion, Mutation, Rekombination/Crossover). Werden zur Lösung komplexer Such- und Optimierungsprobleme eingesetzt, z.B. im Design von KI-Architekturen (Neuroevolution) oder zur Parameteroptimierung.