适应度均匀删除：一种保持多样性的简单方法

基于种群的优化方法普遍存在的一个问题是种群多样性随时间逐渐下降。若种群收敛于无法逃脱的局部最优，这会减缓甚至完全中止系统进展。本文提出适应度均匀删除方案（FUDS），一种简单但略显非常规的应对方法。在FUDS下，删除操作被修改为仅删除那些“常见”个体，即种群中存在许多相似适应度个体的个体。这使得种群不可能坍缩为一群高度相关且适应度相似的个体。我们在一系列优化问题上的实验结果证实了这一点，尤其对于欺骗性优化问题，其性能对选择强度变化的鲁棒性显著更强。