31、自适应选择策略在进化算法中的应用与离群点检测算法研究

自适应选择策略在进化算法中的应用与离群点检测算法研究

在当今的数据挖掘和进化算法领域，不断有新的技术和算法被提出以解决各种复杂的问题。本文将介绍两种重要的技术：基于距离排序的自适应选择策略在CoBiDE算法中的应用，以及基于聚类离群因子和互密度的离群点检测算法。

1. 基于距离排序的自适应选择策略在CoBiDE中的应用

1.1 CoBiDE算法原始结果

首先，我们来看一下CoBiDE算法的原始结果。以下是不同函数下的平均结果（标准差）以及最终的平均多样性：
| 函数 | 平均结果（标准差） | 平均最终多样性 |
| ---- | ---- | ---- |
| F1 | 0.0000E+00 (0.00E+00) | 0.00E+00 |
| F2 | 1.9390E−28 (1.42E−28) | 2.63E−20 |
| F3 | 1.1434E+02 (1.60E+02) | 4.92E−05 |
| F4 | 2.0600E−28 (1.27E−28) | 2.65E−20 |
| F5 | 7.0031E−12 (9.30E−13) | 5.30E−17 |
| F6 | 1.3829E−26 (3.11E−26) | 0.00E+00 |
| F7 | 2.5449E−03 (5.39E−03) | 1.38E−11 |
| F8 | 2.0001E+01 (2.88E−03) | 2.39E−11 |
| F9 | 0.0000E+00 (0.00E+00) | 6.67E−11 |
| F10 | 4.4942E+01 (1.51E+01)