- எறும்பு காலனி ஆப்டிமைசேஷன் (ACO) என்பதில் ஒரு தீர்வு வெளியில் பல எறும்புகள் (ஏஜென்ட்கள்) பரவி அந்த பகுதியில் உற்பத்தி அதிகமான பகுதி கண்டறியப்படுகிறது. மரபுசார் அல்காரிதம்களை விட பொதுவாக குறைந்த திறனுடைய மற்றும் அக தேடலின் பிற வடிவங்கள், ஒட்டுமொத்த அல்லது சமீபத்திய பார்வை கிடைக்காத இடங்களிலும் இதனால் தீர்வுகளை த் தர முடியும், இதனால் இச்சூழல்களில் பிற முறைகளைப் பயன்படுத்த முடியாது.
- பாக்டீரியோலாஜிக் அல்காரிதம்கள் (BA) பரிணாம சூழியல் மற்றும், இன்னும் குறிப்பாக, பாக்டீரியாலாஜிக் ஏற்பைச் சார்ந்தது. பரிணாம சூழியல் என்பது வாழும் உயிரினங்களைப் பற்றி அவற்றின் சூழலைச் சார்ந்து படிப்பதாகும், இதன் நோக்கம் அவை எவ்வாறு சூழலுடன் ஒத்து போகின்றன என்று அறிவதாகும். ஒரு பலப்படித்தான சூழ்நிலையில், முழு சூழலுடனும் ஒத்துப்போகும் ஒரே ஒரு தனியுயிரியைக் கண்டறிய முடியாது என்பது அடிப்படைக் கருத்தாகும். எனவே, தொகுதி நிலையிலேயே நாம் கண்டறிய வேண்டும். சிக்கலான நிலைப்படுத்தல் தொடர்பான சிக்கல்கள் (செல்போன்களுக்கான ஆண்டெனாக்கள், புறநகர்ப்பகுதி திட்டமிடல் போன்றவை) அல்லது தரவு அகழ்வு போன்றவற்றுக்கு BAக்கள் GAகளை விட மேம்பட்ட முடிவுகளைத் தந்தன.
- கிராஸ்-என்ட்ரோபி முறை கிராஸ்-என்ட்ரோபி முறை (CE) என்பது அளவுருக்களால் ஆக்கப்பட்ட நிகழ்தரவு பரவலின் அடிப்படையில் தீர்வுகளை உருவாக்குகிறது. கிராஸ்-என்ட்ரோபி குறைவுப்படுத்தலின்படி அளவுருக்கள் புதுப்பிக்கப்படுகின்றன, இதனால் அடுத்த மீள்நிகழ்வில் மேம்பட்ட மாதிரிகள் கிடைக்கும்.
- கல்ச்சுரல் அல்காரிதம் (CA) என்பது மரபுசார் அல்காரிதத்தைப் போன்றே தொகுப்பு கருத்துக்களைக் கொண்டதாகும், கூடுதலாக, ஒரு அறிவு உறுப்பான நம்பிக்கை வெளியும் இதில் உண்டு.
- பரிணாம செயல்திட்டங்கள் (ES, ரெச்சன்பர்க், 1994 ஐக் காண்க) என்பதில் திடீர்மாற்றங்கள் மற்றும் இடைநிலை மற்றும் முழுதும் வேறுபட்ட மறுஇணைவின் மூலமாக தனியுறுப்புகளை உருவாக்குவது அடங்கியுள்ளது.ES அல்காரிதம்கள் மெய்-மதிப்பு டொமைனில் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டவை. அவை தேடலின் கட்டுப்பாட்டு அளவுருக்களைச் சரிசெய்ய சுய-ஏற்பைப் பயன்படுத்துகின்றன.
- பரிணாமம் சார்ந்த நிரலாக்கம் (EP) என்பதில் முதன்மை திடீர்மாற்றம் மற்றும் தேர்ந்தெடுத்தல் மற்றும் தோராயமான வெளிப்படுத்தல் ஆகியவற்றினால் பெறப்பட்ட தீர்வுகளின் தொகுப்பு அடங்கியுள்ளது. அளவுருக்களைச் சரிசெய்ய அவை சுய-ஏற்பைப் பயன்படுத்துகின்றன, மற்றும் பல்வேறு பெற்றோர்களிடமிருந்து இணைவு தகவல் போன்ற மாற்றுதல் செயல்களும் அடங்கியிருக்கும்.
- வெளிப்புற ஆப்டிமைசேஷன் (EO) தீர்வுகளின் தொகுப்புகளைச் சார்ந்து இயங்கும் GAக்களைப் போலன்றி, EO இல் ஒற்றைத் தீர்வும் மோசமான உறுப்புகளுக்கு அக மாறுதல்களும் அடங்கியுள்ளன. இதற்கு ஒரு பொருத்தமான வெளிப்படுத்தல் தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டும், அது ஒரு தர அளவீடாக ("தகுதி") அமையக்கூடிய தனி தீர்வுகளை அனுமதிக்கக் கூடியதாக இருக்க வேண்டும். இந்த அல்காரிதத்தை நிர்வகிக்கும் தத்துவமானது, தரம் குறைந்த உறுப்புகளை தேர்ந்தெடுத்து நீக்குவது மற்றும் அவற்றை தோராயமாக தேர்ந்தெடுத்த உறுப்புகளால் பதிலீடு செய்வது என்ற *எதிர்பாராத (emergent)* வளர்ச்சி என்பதாகும். இது GA விலும் தீர்மான ரீதியாக நிகழ்கிறது, அதில் மேம்பட்ட தீர்வுகளை பெறும் முயற்சியாக நல்ல தீர்வுகள் தேர்ந்தெடுக்கப்படும்.
- காஸியன் ஏற்பு (இயல்பான அல்லது சாதாரணமான ஏற்பு, GA உடனான குழப்பத்தைத் தவிர்ப்பதற்காக NA என்று சுருக்கமாக அழைக்கப்படுகிறது) என்பது சிக்னல் பிராசசிங் சிஸ்டம்களுக்கு அதிகபட்ச உற்பத்தியைப் பெறுவதை நோக்கமாக கொண்டது. இதனை சாதாரண அளவுரு சார்ந்த ஆப்டிமைசேஷனுக்கும் இது பயன்படுத்தப்படலாம். ஏற்பு மற்றும் அனைத்து காஸியன் பரவல்களின் அனைத்து பிரிவுகளுக்கும் செல்லுபடியாகும் ஒரு கொள்கையை இது சார்ந்தது. NA இன் பயன்படும் தன்மை தகவல் கொள்கை மற்றும் பயனுறுதிறனைச் சார்ந்த கொள்கை ஆகியவற்றைச் சார்ந்தது. அதன் பயனுறும்தன்மை என்பது தகவலை, தகவலைப் பெறுவதற்கு தேவையான வேலையால் வகுப்பதால் பெறப்படுகிறது. ஏனெனில், தனியுறுப்புகளின் தகுதியை விட சராசரி தகுதியை NA மேம்படுத்துகிறது, அதன் வெளிப்பாடானது மேம்பட்ட புள்ளிகளுக்கு இடையேயான குறைந்த மதிப்புகள் மறைந்துவிடுகின்றன. எனவே தகுதி வெளிப்பாட்டில், அக உச்ச மதிப்புகளைத் தவிர்க்க குறிப்பிட்ட “இலக்கை” கொண்டுள்ளது. நிகழ்வு அணியை ஏற்பதன் மூலம் NA என்பது குத்தான சிகரங்களை எட்டவும் சிறந்தது, ஏனெனில் NA காஸியனின் (சராசரி தகவல்) குறைபாட்டை அதிகப்படுத்துவதோடு சராசரி தகுதியையும் மாறாமல் வைத்திருக்கிறது.
- மரபுசார் நிரலாக்கம் (GP) என்பது ஜான் கோசா என்பவரால் பிரபலப்படுத்தப்பட்ட ஒரு தொடர்பு சார்ந்த நுட்பமாகும், இதில் செயல் அளவுருக்கள் அல்லாமல் கணினி நிரல்கள் ஏற்புடையதாக்கப்படுகின்றன. மரபுசார் நிரலாக்கத்தில், பொதுவான மரபுசார் அல்காரிதத்தில் பொதுவாக பயன்படுத்தப்படும் பட்டியல் கட்டமைப்புகள் அல்லாமல் பொதுவாக மரக்கிளை அமைப்பு அக தரவு கட்டமைப்புகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
- குழுசேர்தல் மரபுசார் அல்காரிதம் (GGA) என்பது GA வின் ஒரு வளர்ச்சிநிலையே ஆகும், இதில் தனித்தனியான உறுப்புகளுக்கு பதிலாக, பாரம்பரிய GAக்களைப் போன்று, உறுப்புகளின் குழுக்கள் அல்லது துணைத்தொகுதிகளுக்கு கவனம் மாற்றப்படும். இந்த GA பரிணாமத்துக்கு பின்னால் உள்ள யோசனையானது இம்மானுவல் ஃபாலெனவுர் என்பவரால் முன்வைக்கப்பட்டது, அதாவது தீவிரமான சிக்கல்களைத் தீர்த்தல், *தொகுப்பாக்கல்* அல்லது *பிரித்தல்* சிக்கல்கள் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. இதில் உருப்படிகளின் தொகுதியானது ஏற்கப்பட்ட பிரிக்கப்பட்ட உருப்படிகளின் குழுக்களாக வகைப்படுத்தப்படுகிறது, குழுக்களின் பண்புகளில் மேம்பாடு இதனால் அடையப்படுகிறது. இவை குழுக்களின் உருப்படிகளின் ஜீன்களுக்கு ஒப்பானது. இந்த வகை சிக்கல்களில் பின் பேக்கேஜிங், லைன் பேலன்சிங், தொலைவின் அடிப்படையில் தொகுப்பாக்குதல், ஈக்வல் பைல்ஸ் போன்றவை அடங்கும், இவற்றில் பாரம்பரியமான GAக்கள் நன்றாக செயல்படவில்லை என்பது நிரூபிக்கபட்டுள்ளது. ஜீன்களை குழுக்களுக்கு சமமானதாக வைப்பதன் மூலம், பொதுவாக வேறுபட்ட அளவுகளைக் கொண்ட குரோமோசோம்கள் கிடைக்கும். மேலும் சிறப்பு ஜெனடிக் செயலிகள் ஒரு குழுவான உருப்படிகளின் மீது செயல்படுத்தப்படும். குறிப்பாக பின் பேக்கேஜிங்குக்கு GGA ஆனது மார்டெல்லோ மற்றும் டோத்தின் டோமினன்ஸ் கிரைட்டேரியன் என்பதுடன் கலந்து பயன்படுத்தப்படுகிறது, இதுவே இதுநாள் வரையிலும் இருப்பதில் சிறந்த நுட்பமாகும்.
- ஹார்மனி தேடல் (HS) என்பது இசைக்கலைஞர்களின் நடத்தைகளை மேம்படுத்தல் செயல்முறையில் பயன்படுத்தும் ஒரு அல்காரிதமாகும்.
- ஊடாடக்கூடிய பரிணாம அல்காரிதம்கள் என்பவை மனித மதிப்பாய்வைப் பயன்படுத்தக் கூடிய ஒரு பரிணாம அல்காரிதமாகும். ஒரு கணக்கீட்டு தகுதி செயல்பாட்டை வடிவமைப்பது சிக்கல் நிறைந்த களங்களில் இது பொதுவாக பயன்படுத்தப்படுகிறது, எடுத்துக்காட்டாக, வந்துகொண்டிருக்கும் படங்கள், இசை, கலை வடிவங்கள் மற்றும் பயனர்களின் கலை விருப்பத்தைப் பூர்த்தி செய்யும் வடிவங்கள் போன்றவையாகும்.
- மரபு அல்காரிதம் (MA), *கலவையான ஜெனடிக் அல்காரிதம்* என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, மற்றவற்றை விட புதிய பரிணாம முறையான இதில் பரிணாம சுழற்சிய அகத் தேடல் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மரபு அல்காரிதம் என்பதானது மரபுகள் என்பதலிருந்து வந்தவையாகும், ஜீன்களைப் போலன்றி அவையே அவற்றைப் பயன்படுத்தக்கூடும். சில சிக்கல் பகுதிகளில் வழக்கமான பரிணாம அல்காரிதம்களை விட சிறப்பானதாக இவை இருக்கின்றன.
- ரியாக்டிவ் தேடல் ஆப்டிமைசேஷன் (RSO) என்பது துணை உருவக இயந்திர கற்றல் நுட்பங்களை தேடல் பொதுப்பண்புகளுடன் இணைத்து ஆப்டிமைசேஷன் சிக்கல்களுக்கு ஒருங்கிணைப்பதைப் பரிந்துரைக்கிறது. ரியாக்டிவ் என்ற சொல்லானது, தேடலின்போது ஏற்படும் நிகழ்வுகளுக்கு ஒரு அக ஆன்லைன் பின்னூட்ட சுழற்சி மூலமாக தயாரான பதில்களை வழங்குவதைக் குறிப்பிடுகிறது. இது தானாக சரிசெய்து கொள்ளக்கூடிய முக்கிய அளவுருக்களுக்கு பொருந்தும். ரியாக்டிவ் தேடலுக்கு, இயந்திர கற்றல் மற்றும் புள்ளிவிவரங்கள், குறிப்பாக மறு உறுதிப்படுத்தல் கல்வி, செயல்வழி அல்லது வினாவழி கற்றல், நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மெடா-பொதுமைப்படுத்தல் ஆகிய முறைகளும் உதவக்கூடும்.
- காட்சிப்படுத்தப்பட்ட உறுதிப்படுத்தல் (Simulated annealing) (SA) என்பது தொடர்புடைய ஒரு ஒட்டுமொத்த ஆப்டிமைசேஷன் நுட்பமாகும், இதில் தேடல் வெளியானது ஒரு தனித்த தீர்வின்மேல் சீரற்ற திடீர்மாற்றங்கள் சோதிக்கப்படும். தகுதியை அதிகரிக்கும் திடீர்மாற்றம் எப்போதும் ஏற்றுக்கொள்ளப்படும். தகுதியைக் குறைக்கும் ஒரு திடீர்மாற்றமானது, தகுதி மற்றும் குறையும் வெப்பநிலை ஆகியவை சார்ந்த நிகழ்தகவு விதியின்படி ஏற்றுக்கொள்ளப்படும். SA இன் இயல்பான மொழியில், அதிகபட்ச தகுதிக்கு பதிலாக குறைந்தபட்ச சக்தியை ஒருவர் தேடுகிறார். SA ஐ ஒரு இயல்பான GA அல்காரிதமுக்கு உள்ளும் பயன்படுத்தலாம், அதற்கு ஓரளவு அதிக வீதத்தில் திடீர்மாற்றத்தையும் தரப்பட்ட நேரத்தில் குறைக்கவும் வேண்டும்.
- சீரற்ற ஆப்டிமைசேஷன் (Stochastic optimization) என்பது GAக்கள் மற்றும் பல பிற அணுகுமுறைகளை உள்ளடக்கிய ஒரு குடை போன்ற அமைப்பாகும்.