遗传算法的适应度函数怎么确定 遗传算法中的适应度函数是什么？

遗传算法中的适应度函数是什么？

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。

遗传算法中常用的适应度函数是什么呢？

目标函数就是你希望得到的优化结果，比如函数最大值或者最小值.而适应度函数是为了计算个体的适配值. 适配值是非负的，而且要求适配值越大则该个体越优越.而目标函数则有正有负，它们之间关系多种多样，比如求最小值时，目标函数最小，则适配值越大，求最大值时目标值越大，适配值越大.

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