Metaheuristics Behaviour Visualization

Implement different metaheuristics strategies like single solution metaheuristics (trajectory methods like hill-climbing) and population-based metaheuristics (Differential Evolution, PSO, etc.) and visualize with p5.js or processing.

I did it myself with trajectory methods (See. https://github.com/Willtl/SingleSolutionMetaheuristicsVisualization) but it would be nice to see coding and talking about it.

People only teaches Genetic Algorithms while dealing with exploration (population-based metaheuristics). It would be nice to see something else, something new, like the Dragonfly Algorithm or the Grey Wolf Optimizer, or even, the Differential Evolution.

Beginne damit, das verlinkte SingleSolutionMetaheuristicsVisualization-Beispiel und die Unterscheidung des Issues zwischen Trajektorien- und populationsbasierten Methoden zu prüfen. Lege vor dem Codieren fest, welche Algorithmen und welcher Umfang der Visualisierung im Rahmen liegen; done sollte bedeuten, dass eine abgestimmte Menge von Strategien mit p5.js oder Processing implementiert und visualisiert ist.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.