在实际优化方案中，要求我们解决的问题实例可能会在优化过程中发生变化，例如，当可用新信息或环境条件发生变化时。在这种情况下，人们可以希望通过从最佳解决方案的最佳解决方案继续进行搜索来实现合理的绩效。同样，人们可能希望，在解决彼此相似的几个问题实例时，````温暖启动'''第二个实例的优化过程是通过第一个实例的最佳解决方案的优化过程。但是，在[Doerr等人，GECCO 2019]中显示，即使使用结构良好的解决方案初始化，进化算法也可能具有通过结构上更糟糕的解决方案替换这些良好溶液的趋势，从而导致优化时间与没有优化的时间相比没有优化的时间。相同的算法从头开始。 Doerr等人。还提出了一种克服这个问题的多样性机制。他们的方法平衡了围绕当前问题的最佳解决方案的贪婪搜索，并在上一个实例的最佳发现解决方案周围进行搜索。在这项工作中，我们首先表明Doerr等人建议的重新优化方法。当问题实例容易发生更频繁的更改时，达到限制。更确切地说，我们证明它们被陷入了动态领导问题问题，目标字符串定期更改。然后，我们提出了其算法的修改，该算法在围绕先前最佳和当前最佳解决方案围绕贪婪的搜索进行了插值。我们从经验上评估了具有各种变化频率和不同扰动因素的前导者实例上的平滑重优化算法，并表明它表现出优于完全重新启动的（1+1）进化算法和Doerr等人的重新挑选方法。