基于总体的算法组合（PAP）是一个吸引人的框架，用于集成不同的进化算法（EA）来解决具有挑战性的数值优化问题。特别是，当需要同时解决许多问题时，PAP对于单个EA而言已显示出显着的优势。先前对PAP的研究表明，选择合适的组成算法对于PAP的成功至关重要。但是，尚未为此目的开发任何方法。本文提出了PAP的扩展版本，即基于估计性能矩阵（EPM-PAP）的PAP。 EPM-PAP配备了一个新颖的组成算法选择模块，该模块基于每个候选EA的EPM。实证研究表明，基于EPM的选择方法可以成功地识别适当的组成