Ce projet développe des algorithmes métaheuristiques basés sur des populations pour résoudre des problèmes d'optimisation dans des espaces continus. Il implémente des méthodes inspirées de comportements naturels comme les essaims d'abeilles, les fourmis ou les algorithmes de recherche locale. L'objectif est de fournir des solutions performantes pour des fonctions mathématiques complexes et des benchmarks standards en optimisation.

Projet de calcul scientifique optimisé pour les GPU, implémentant des fonctions mathématiques parallélisées pour des opérations sur des matrices et vecteurs. Les benchmarks comparent différentes méthodes de calcul intensif en utilisant des bibliothèques comme Julia et CUDA.