Este listado de herencia está ordenado de forma general pero no está en orden alfabético estricto:

[nivel de detalle 12]

Clocal_search.acceptation_type.AcceptableCandidate	Clase abstracta que define la interfaz para criterios de aceptación
Clocal_search.acceptation_type.AcceptAnyone	Clase que acepta cualquier solución candidata sin restricciones
Clocal_search.acceptation_type.AcceptBest	Clase que acepta candidatos que mejoran o igualan la solución actual
Clocal_search.acceptation_type.AcceptMulticase	Clase que implementa aceptación multiobjetivo basada en dominancia y temperatura
Clocal_search.acceptation_type.AcceptNotBad	Clase que acepta candidatos que no empeoran la solución actual
Clocal_search.acceptation_type.AcceptNotBadT	Clase que acepta candidatos basándose en temperatura (Simulated Annealing)
Clocal_search.acceptation_type.AcceptNotBadU	Clase que acepta candidatos basándose en un umbral de deterioro
Clocal_search.acceptation_type.AcceptNotDominated	Clase que acepta candidatos no dominados según criterio de Pareto
Clocal_search.acceptation_type.AcceptNotDominatedTabu	Clase que mantiene un frente de Pareto con estrategia tabú
Clocal_search.acceptation_type.AcceptType
Clocal_search.candidate_type.CandidateType
Clocal_search.candidate_type.CandidateValue	Clase que gestiona la selección de estados candidatos del vecindario
Cproblem.definition.Codification	Sistema de codificación abstracto para representar soluciones
Cevolutionary_algorithms.complement.Crossover	Clase abstracta que define la interfaz para operadores de cruce en algoritmos evolutivos
Cevolutionary_algorithms.complement.OnePointCrossover	Clase que implementa el operador de cruce de un punto
Cevolutionary_algorithms.complement.UniformCrossover	Clase que implementa el operador de cruce uniforme
Cevolutionary_algorithms.complement.CrossoverType
Cevolutionary_algorithms.complement.Distribution	Clase abstracta que define la interfaz para distribuciones de probabilidad
Cevolutionary_algorithms.complement.Univariate	Clase que implementa la distribución univariada
Cevolutionary_algorithms.complement.DistributionType
Clocal_search.acceptation_type.Dominance	Clase que gestiona operaciones de dominancia de Pareto multiobjetivo
Cfactory_method.FactoryLoader	Clase utilitaria para carga dinámica de clases
Cevolutionary_algorithms.complement.FatherSelection	Clase abstracta que define la interfaz para operadores de selección de padres
Cevolutionary_algorithms.complement.RouletteSelection	Clase que implementa el operador de selección por ruleta
Cevolutionary_algorithms.complement.TruncationSelection	Clase que implementa el operador de selección por truncamiento
Cmetaheuristics.generators.Generator	Clase abstracta que define la interfaz común para todos los generadores metaheurísticos
Cmetaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm	Algoritmo metaheurístico basado en estimación de distribuciones de probabilidad
Cmetaheuristics.generators.EvolutionStrategies	Algoritmo metaheurístico basado en estrategias evolutivas con mutación
Cmetaheuristics.generators.GeneticAlgorithm	Algoritmo genético con selección, cruzamiento, mutación y reemplazo
Cmetaheuristics.generators.HillClimbing	Algoritmo de búsqueda local Hill Climbing (Ascenso de Colina)
Cmetaheuristics.generators.HillClimbingRestart	Algoritmo Hill Climbing con reinicio periódico
Cmetaheuristics.generators.LimitThreshold	Algoritmo de búsqueda local con umbral de aceptación
Cmetaheuristics.generators.MultiCaseSimulatedAnnealing	Algoritmo de recocido simulado adaptado para problemas multicaso
Cmetaheuristics.generators.MultiGenerator	Generador híbrido que combina múltiples metaheurísticas
Cmetaheuristics.generators.MultiobjectiveHillClimbingDistance	Hill Climbing multiobjetivo que selecciona soluciones basadas en distancia
Cmetaheuristics.generators.MultiobjectiveHillClimbingRestart	Hill Climbing multiobjetivo que reinicia la búsqueda desde soluciones aleatorias
Cmetaheuristics.generators.MultiobjectiveStochasticHillClimbing	Hill Climbing estocástico para optimización multiobjetivo
Cmetaheuristics.generators.MultiobjectiveTabuSearch	Búsqueda tabú adaptada para optimización multiobjetivo
Cmetaheuristics.generators.Particle	Representa una partícula individual en el algoritmo PSO
Cmetaheuristics.generators.ParticleSwarmOptimization	Algoritmo PSO que simula el comportamiento social de enjambres
Cmetaheuristics.generators.RandomSearch	Algoritmo de búsqueda completamente aleatoria
Cmetaheuristics.generators.SimulatedAnnealing	Algoritmo de recocido simulado con temperatura decreciente
Cmetaheuristics.generators.TabuSearch	Algoritmo de búsqueda tabú con memoria de soluciones visitadas
Cmetaheuristics.generators.GeneratorType
Cfactory_interface.IFFactoryAcceptCandidate	Interfaz para la fábrica de criterios de aceptación de candidatos
Cfactory_method.FactoryAcceptCandidate	Fábrica concreta para crear criterios de aceptación de candidatos
Cfactory_interface.IFFactoryCandidate	Interfaz para la fábrica de estrategias de búsqueda de candidatos
Cfactory_method.FactoryCandidate	Fábrica concreta para crear estrategias de búsqueda de candidatos
Cfactory_interface.IFFactoryCrossover	Interfaz para la fábrica de operadores de cruce en algoritmos evolutivos
Cfactory_method.FactoryCrossover	Fábrica concreta para crear operadores de cruce
Cfactory_interface.IFFactoryDistribution	Interfaz para la fábrica de distribuciones de probabilidad
Cfactory_method.FactoryDistribution	Fábrica concreta para crear distribuciones de probabilidad
Cfactory_interface.IFFactoryFatherSelection	Interfaz para la fábrica de estrategias de selección de padres
Cfactory_method.FactoryFatherSelection	Fábrica concreta para crear estrategias de selección de padres
Cfactory_interface.IFFactoryGenerator	Interfaz para la fábrica de generadores metaheurísticos
Cfactory_method.FactoryGenerator	Fábrica concreta para crear generadores metaheurísticos
Cfactory_interface.IFFactoryMutation	Interfaz para la fábrica de operadores de mutación
Cfactory_method.FactoryMutation	Fábrica concreta para crear operadores de mutación
Cfactory_interface.IFFactoryReplace	Interfaz para la fábrica de estrategias de reemplazo
Cfactory_method.FactoryReplace	Fábrica concreta para crear estrategias de reemplazo
Cfactory_interface.IFFactorySolutionMethod	Interfaz para la fábrica de métodos de solución
Cfactory_method.FactorySolutionMethod	Fábrica concreta para crear métodos de solución
Cfactory_interface.IFFSampling	Interfaz para la fábrica de estrategias de muestreo
Cfactory_method.FactorySampling	Fábrica concreta para crear estrategias de muestreo
Cmetaheuristics.generators.LimitRoulette	Clase que define un rango de límites para selección por ruleta
Cproblem.extension.MetricasMultiobjetivo	Proporciona métricas para evaluar la calidad de soluciones en problemas multiobjetivo
Cevolutionary_algorithms.complement.Mutation	Clase abstracta que define la interfaz para operadores de mutación
Cevolutionary_algorithms.complement.AIOMutation	Clase que implementa el operador de mutación AIOM para el problema TSP
Cevolutionary_algorithms.complement.OnePointMutation	Clase que implementa el operador de mutación de un punto
Cevolutionary_algorithms.complement.TowPointsMutation	Clase que implementa el operador de mutación de dos puntos
Cevolutionary_algorithms.complement.MutationType
Cproblem.definition.ObjetiveFunction	Función objetivo abstracta para optimización
Cproblem.definition.Operator	Operador abstracto para generación de estados
Cproblem.operators.MutationOperator	Implementa el operador de mutación para algoritmos metaheurísticos
Cproblem_operators.MutationOperator	Implementa el operador de mutación para algoritmos metaheurísticos
Cevolutionary_algorithms.complement.Probability	Representa una probabilidad asociada a un par clave-valor
Cproblem.definition.Problem	Representa un problema de optimización completo
Cproblem.definition.Problem.ProblemType
Cevolutionary_algorithms.complement.Range	Representa un rango con valores mínimo, máximo y datos de probabilidad
Cevolutionary_algorithms.complement.Replace	Clase abstracta que define la interfaz para operadores de reemplazo en algoritmos evolutivos
Cevolutionary_algorithms.complement.GenerationalReplace	Clase que implementa el operador de reemplazo generacional
Cevolutionary_algorithms.complement.SteadyStateReplace	Clase que implementa el operador de reemplazo de estado estacionario
Cevolutionary_algorithms.complement.ReplaceType
CRunnable
Cmetaheuristics.generators.InstanceDE	Hilo ejecutable para instanciar el algoritmo de estimación de distribuciones
Cmetaheuristics.generators.InstanceEE	Hilo ejecutable para instanciar el algoritmo de estrategias evolutivas
Cmetaheuristics.generators.InstanceGA	Hilo ejecutable para instanciar el algoritmo genético
Cevolutionary_algorithms.complement.Sampling	Clase abstracta que define la interfaz para operadores de muestreo
Cevolutionary_algorithms.complement.ProbabilisticSampling	Clase que implementa el operador de muestreo probabilístico
Cevolutionary_algorithms.complement.SamplingType
Clocal_search.candidate_type.SearchCandidate	Clase abstracta que define la interfaz para búsqueda de candidatos
Clocal_search.candidate_type.GreaterCandidate	Clase que selecciona el candidato con mayor valor de evaluación
Clocal_search.candidate_type.NotDominatedCandidate	Clase que selecciona candidatos basados en dominancia de Pareto
Clocal_search.candidate_type.RandomCandidate	Clase que selecciona un candidato aleatorio del vecindario
Clocal_search.candidate_type.SmallerCandidate	Clase que selecciona el candidato con menor valor de evaluación
Cconfig.SecureRandomGenerator	Generador seguro de números aleatorios usando SecureRandom
Cevolutionary_algorithms.complement.SelectionType
Cproblem.extension.SolutionMethod	Clase abstracta que define la interfaz para métodos de evaluación de estados
Cproblem.extension.FactoresPonderados	Clase que implementa el método de factores ponderados para evaluar estados en problemas multiobjetivo
Cproblem.extension.MultiObjetivoPuro	Clase que implementa el método de optimización multiobjetivo puro
Cproblem.definition.State	Clase que representa un estado o solución en el espacio de búsqueda
Clocal_search.complement.StopExecute	Clase que determina cuándo detener la ejecución del algoritmo
Cmetaheurictics.strategy.Strategy	Coordinador central para la ejecución de algoritmos metaheurísticos
Clocal_search.complement.StrategyType
Clocal_search.complement.TabuSolutions	Clase que gestiona la lista tabú de soluciones prohibidas
Cconfig.tspDynamic.TSPState
Cproblem.extension.TypeSolutionMethod
Clocal_search.complement.UpdateParameter	Clase que gestiona la actualización de parámetros y cambio de generadores