Bilinen metasezgisel yöntemlerin çoğu biyoloji ve fizik tabanlıdır. Yakın zamanda, spor tabanlı bir arama ve optimizasyon algoritması olan Lig Şampiyonası Algoritması (LŞA) önerilmiştir. LŞA, genel optimizasyon için birkaç haftalık yapay bir ligde oynayan yapay takımlar içerisindeki bir şampiyonayı taklit eden popülasyon tabanlı meta sezgisel optimizasyon algoritmasıdır. Bu algoritmada, lig programına göre haftalık olarak mücadele edecek takım çiftlerine numara verilir ve oyunun sonucu kazanan veya kaybeden olarak belirlenir. Bir takımın oyunu kazanıp veya kaybetmesi Oyun Gücü ile yakından ilişkilidir. Takımlar ileri haftalarda gerçekleşecek olan oyunları kazanabilmek için mevcut takım oluşumlarını tüm sezonlar boyunca geliştirmeyi amaçlarlar. Bu çalışmada, LŞA detaylı olarak açıklanmış ve seçilen kalite testi fonksiyonlarındaki performansı karşılaştırmalı olarak incelenmiştir.

Most of the known meta-heuristics methods are biology or physics-based. Recently, a sports-based search and optimization algorithm entitled League Championship Algorithm (LCA) has been proposed. LCA is a population-based, metaheuristic optimization algorithm that simulates a championship for a general optimization with artificial teams and artificial league for several weeks. In this algorithm, according to the league program, a number is given to the couple of teams that will match and the result of match is determined as loser or winner. Winning or losing the game is closely related to power of teams. Teams are intended to improve the formation of the current team throughout the season to win the game in the coming weeks. In this study, LCA is explained in detail and its performance has been comparatively examined in the selected benchmark functions