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.

EASEA est une plateforme open source dédiée à la spécification et à l'exécution d'algorithmes évolutifs. Elle permet aux chercheurs de concevoir facilement des algorithmes d'optimisation pour résoudre des problèmes scientifiques variés (continus, discrets, combinatoires, etc.). Grâce à son modèle d'îlots embarqué, elle exploite des ressources distribuées (clusters, cloud, GPGPU) pour accélérer les calculs, offrant des gains de performance significatifs.