基于综合主动选择的 Outlander 算法：称为“Outlander”的新算法可促进更好的个体，允许收敛并保持探索能力。-ma...

在优化问题中使用了许多算法。 寻找给定函数的最佳点的最常用方法之一是遗传算法，它从种群中随机选择个体。 遗传算法的目标是通过在每次迭代中选择更好的个体来逐渐逼近最优点。 因此，拥有一个好的选择方法是遗传算法中非常重要的问题。 本文介绍了一种新的选择方法，它是综合积极选择方法的改进版本。 将新方法的性能与我们之前提出的四种方法进行了比较； Aggressive、Integrated Aggressive、Non-Aggressive 和 Integrated Non-Aggressive 选择方法，以及最常用的标准选择方法； 利用各种基准功能进行轮盘、线性排名和锦标赛。 可以观察到，与针对单峰和多峰优化问题的其他选择方法相比，新提出的“ Outlander”算法可提供总体最佳性能结果。