Metaoptimización

En optimización numérica, la metaoptimización consiste en el uso de un método de optimización para poner a punto otro método de optimización. Se ha reportado su uso, desde fecha tan temprana como 1970, por Mercer y Sampson​ para la búsqueda de configuraciones óptimas de parámetros en algoritmos genéticos. La metaoptimización se conoce también en la literatura como: meta-evolución, super-optimización, calibración automática de parámetros, etc.En general, el problema de encontrar un vector de valores (configuración válida) para los parámetros de un algoritmo A, de manera que al aplicar A sobre una instancia del problema P se obtenga el mejor rendimiento, se conoce como: selección de configuraciones, configuración de parámetros u optimización de configuraciones.​ El rendimiento de un algoritmo puede ser medido según los recursos computacionales consumidos (tiempo de ejecución, cantidad de memoria RAM) o la calidad de la solución obtenida, por lo cual dicha medida debe ser definida por el investigador al automatizar el proceso de ajuste de parámetros.