Question

遗传算法中的适应度函数是什么

Answer 1

适应度函数的选取直接影响到遗传算法的收敛速度以及能否找到最优解，因为遗传算法在进化搜索中基本不利用外部信息，仅以适应度函数为依据,利用种群每个个体的适应度来进行搜索。

因为适应度函数的复杂度是遗传算法复杂度的主要组成部分，所以适应度函数的设计应尽可能简单，使计算的时间复杂度最小。

遗传算法评价一个解的好坏不是取决于它的解的结构，而是取决于该解的适应度值。这正体现了遗传算法“优胜劣汰”的特点。遗传算法不需要适应度函数满足连续可微等条件，唯一要求是针对输入可计算出能加以比较的非负结果。

扩展资料

在遗传算法中，适应度是描述个体性能的主要指标。根据适应度的大小，对个体进行优胜劣汰。适应度是驱动遗传算法的动力。

从生物学角度讲，适应度相当于“生存竞争、适者生存”的生物生存能力，在遗传过程中具有重要意义。将优化问题的目标函数与个体的适应度建立映射关系，即可在群体进化过程中实现对优化问题目标函数的寻优。

参考资料来源：百度百科-适应度函数

Answer 2

适应度用于评价个体的优劣程度，适应度越大个体越好，反之适应度越小则个体越差；根据适应度的大小对个体进行选择，以保证适应性能好的个体有更多的机会繁殖后代，使优良特性得以遗传。因此，遗传算法要求适应度函数值必须是非负数，而在许多实际问题中，求解的目标通常是费用最小，而不是效益最大，因此需要将求最小的目标根据适应度函数非负原则转换为求最大目标的形式。

Answer 3

x可以作为遗传算法的决策变量 x.^2-64可以作为遗传算法的适应度函数如果使用工具箱，可以把bound设置的稍微大一些，具体问题具体设置就行针对这个题