Parmi toutes les méthodes d'optimisation globale, nous distinguons essentiellement deux classes de méthodes : les méthodes à direction de recherche (comme par exemple les méthodes de descente suivant la plus grande pente) et les méthodes corrélatives. L'originalité des algorithmes évolutionnaires réside dans le fait qu'ils corrèlent
l'information contenue dans un ensemble d'individus pour parvenir au minimum global. Nous présenterons un algorithme évolutionnaire qui corrèle l'information contenue dans différentes régions de l'espace de recherche.  Pour cela, les individus sont des intervalles et une population est un ensemble d'intervalles.  L'algrithme progresse enraffinant ou fusionnant les intervalles selon leur performance. Cette méthode a été appliquée à l'optimisation de forme en aérodynamique.