基本概念

最優化問題可分為兩類，一類是求最大值，一類是求最小值，這里的最大最小指的是目標函數，當然通常也把目標函數叫適應度；

而遺傳算法本身是求最大值的，因為優勝劣汰，得到的是適應度最大的個體；

如果想求最小值，就需要做適應度函數變換；

如果目標函數之間差別很小，個體被選擇的概率也就相差不大，這樣算法的選擇功能將被大大弱化，此時也可作適應度函數變換；

如果有其他需求，或者個性化設計，也需要適應度函數變換；

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適應度函數變換也叫 標定

適應度（目標函數）的設計 和 適應度函數變換 是 兩碼事

函數設計的基本思想

適應度函數(目標函數)

目標函數的設計主要是結合業務，可分為單目標和多目標

設計不當有可能出現欺騙問題：

（1）進化初期，個別超常個體控制選擇過程；

（2）進化末期，個體差異太小導致陷入局部極值 ；

適應度函數變換

1. 適應度不能既有正又有負，這樣算概率時沒法算，為了方便計算，一般保證適應度全為正；

2. 適應度一般不為 0，因為 0 的概率為 0，永遠不會被選擇，沒有意義；

3. 適應度函數變換的核心就是為了使得 適應度高的個體更容易被選擇；

標定方法

方法很多，這里做個總結

線性變換

max：減去最小值的目的，一是防止出現負數，二是增加相對差別；

min：目標函數加負號，即取最小，最大值減去目標函數也是防止出現負數；

加上 ξ 是為了避免出現 0；

動態線性變換

把線性標定中 ξ改成了ξ的k次方，希望開始的時候，大家都有機會，而越到后面，越要保留優秀的個體

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下面這張圖挺不錯的，雖然內容有重復，也貼上來

M 就是一個初始值，可為 1， 也可不為 1，ξ^k€ [0, 1]

其他標定

以下方法不太常用，包括 冪律標定、對數標定、指數變換、窗口技術、正規化技術、

參考資料：

https://blog.csdn.net/qcyfred/article/details/76731706　　遺傳算法（2）：對適應度函數的改進

總結

以上是生活随笔為你收集整理的遗传算法-目标函数与适应度函数变换的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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