유전 알고리즘-피트니스 기능

간단히 정의 된 피트니스 함수는 candidate solution to the problem as input and produces as output 고려중인 문제와 관련하여 솔루션이 얼마나 "좋은"우리에게 얼마나 "적합"한가.

피트니스 값 계산은 GA에서 반복적으로 수행되므로 충분히 빨라야합니다. 피트니스 값을 느리게 계산하면 GA에 부정적인 영향을 미치고 예외적으로 느려질 수 있습니다.

대부분의 경우 적합 함수와 목적 함수는 주어진 목적 함수를 최대화하거나 최소화하는 목적과 동일합니다. 그러나 여러 목표와 제약이있는 더 복잡한 문제의 경우Algorithm Designer 다른 피트니스 기능을 선택할 수 있습니다.

피트니스 기능은 다음과 같은 특성을 가져야합니다.

어떤 경우에는 당면한 문제의 고유 한 복잡성으로 인해 피트니스 함수를 직접 계산하는 것이 불가능할 수 있습니다. 그러한 경우, 우리는 우리의 필요에 맞게 피트니스 근사치를 수행합니다.

다음 이미지는 0/1 배낭 솔루션에 대한 피트니스 계산을 보여줍니다. 선택되는 항목 (1이 있음)의 수익 값을 합산하여 배낭이 가득 찰 때까지 왼쪽에서 오른쪽으로 요소를 스캔하는 간단한 피트니스 기능입니다.