多元宇宙算法，也稱為多元宇宙最佳化算法（Multi-Verse Optimizer，MVO），是一種啟發式算法，靈感來源於宇宙中的多個宇宙的理論。MVO算法於2016年由Seyedali Mirjalili等人提出，它模擬了多個宇宙中的粒子在搜尋空間中的行為，以尋找最優解。
MVO算法的基本思想是通過交換和變異操作，在搜尋空間中尋找最優解的近似解。它基於宇宙中的物質通過蟲洞由白洞向黑洞進行轉移的原理進行模擬。在MVO算法中，主要的性能參數是蟲洞存在機率和蟲洞旅行距離率，這些參數相對較少，因此在低維度數值實驗中表現出相對較優異的性能。
算法的主要步驟包括定義問題的目標函式，然後在搜尋空間中模擬多個宇宙中的粒子的運動，通過演化過程來尋找最優解。