La necesidad de optimización permea la mayor parte de las actividades humanas, y una de las características prevalentes en estos escenarios que requieren optimización es su complejidad, entendida tanto como la intrincada relación entre los elementos del sistema que se optimiza (a menudo situada en un régimen intermedio entre la regularidad y la absoluta aleatoriedad), como a la vasta dificultad de lidiar con el sistema debido a su tamaño o a su naturaleza dinámica por mencionar un par de ejemplos. Esta línea de investigación se centra en uso de técnicas de computación bioinspirada para resolver problemas de optimización en dominios del mundo real afectados por una gran complejidad, gestionando de manera adecuada recursos computacionales heterogéneos cuando sea preciso por las necesidades de almacenar, procesar o aprender de grandes cantidades de datos. Esto conlleva el diseño de técnicas flexibles, resilientes y auto-adaptativas, capaces de lidiar con irregularidades en el entorno de cómputo, así como de tratar con la complejidad del problema en sus diferentes variantes.