Fiziksel algoritmalar, doğadaki fiziksel süreçlerden ilham alan ve bu süreçleri çözüm arama stratejilerine dönüştüren bir dizi optimizasyon algoritmasını ifade eder. Bu algoritmalar genellikle meta-sezgisel (metaheuristic) algoritmalar olarak kabul edilir ve karmaşık optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılır.
Bazı yaygın fiziksel algoritmalar şunları içerir:
Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization - PSO): PSO, kuş sürülerinin veya balık sürülerinin davranışını simüle eder. Her bir parçacık (veya birey), problem uzayında bir çözümü temsil eder. Parçacıklar, kendi en iyi konumlarına ve sürünün en iyi konumuna göre hareket eder.
Gravitasyonel Arama Algoritması (Gravitational Search Algorithm - GSA): GSA, Newton'un yerçekimi yasasını ve kütlelerin hareketini kullanır. Bu algoritmada, çözümler kütleler olarak kabul edilir ve her biri çekim etkisi oluşturur. Büyük kütleler, daha küçük kütleleri çeker ve bu da arama sürecini yönlendirir.
Harmoni Arama (Harmony Search - HS): HS, müzikal süreçleri simüle eder. Bir orkestradaki müzisyenler nasıl harmonik bir performans oluşturmak için notaları ayarlarsa, HS de benzer bir şekilde optimal çözümü arar.
Simüle Edilmiş Tavlama (Simulated Annealing - SA): SA, malzemelerin ısıl işlem sürecini simüle eder. Bu süreçte, bir malzemenin atomları yüksek bir sıcaklıkta rastgele hareket eder ve daha sonra yavaşça soğutulur. Soğutma süreci boyunca atomlar daha düşük enerji konumlarına (yani, daha iyi çözümlere) yerleşir.
Küçülme Alan Araması (Shrinkage Fields Search - SFS): SFS, fiziksel alanların özelliklerinden ilham alır ve uzaydaki çözümleri enerji seviyelerine göre sınıflandırır. Daha düşük enerjili çözümler (daha iyi çözümler), daha yüksek enerjili çözümleri (daha kötü çözümler) çeker.
Bu ve diğer fiziksel algoritmalar, bir dizi farklı uygulama için kullanılır, örneğin, makine öğrenmesi, veri madenciliği, resim işleme ve daha fazlası. Her bir algoritma, belirli bir problem tipi için en iyi şekilde çalışacak şekilde tasarlanmıştır, bu nedenle hangi algoritmanın kullanılacağına karar verirken problem tipi dikkate alınmalıdır.