WikiDer > Функция фитнеса
Эта статья включает Список ссылок, связанное чтение или внешняя ссылка, но его источники остаются неясными, потому что в нем отсутствует встроенные цитаты. (Май 2015 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) |
А фитнес-функция это особый тип целевая функция который используется для подведения итогов, как один добродетель, насколько данное проектное решение близко к достижению поставленных целей. Фитнес-функции используются в генетическое программирование и генетические алгоритмы для направления моделирования к оптимальным проектным решениям.
Генетическое программирование и алгоритмы
В частности, в областях генетическое программирование и генетические алгоритмы, каждое проектное решение обычно представляется в виде строки чисел (называемой хромосома). Идея состоит в том, чтобы после каждого раунда тестирования или моделирования удалить п худшие дизайнерские решения и порода п новинки из лучших дизайнерских решений. Следовательно, каждое проектное решение должно быть награждено показателем качества, чтобы указать, насколько близко оно подошло к соответствию общей спецификации, и это создается путем применения функции пригодности к результатам тестирования или моделирования, полученным из этого решения.
Причина, по которой генетические алгоритмы нельзя рассматривать как ленивый способ выполнения проектных работ, заключается как раз в усилиях, затрачиваемых на создание работоспособной фитнес-функции. Несмотря на то, что окончательный дизайн разрабатывает уже не человек, а компьютер, все же человек-дизайнер должен разрабатывать фитнес-функцию. Если это плохо спроектировано, алгоритм либо сойдется к неподходящему решению, либо вообще не сможет сойтись.
Функция пригодности должна не только тесно коррелировать с целью разработчика, но также должна быть эффективной с точки зрения вычислений. Скорость выполнения очень важна, поскольку типичный генетический алгоритм должен повторяться много раз, чтобы получить полезный результат для нетривиальной проблемы.
Приближение фитнеса может быть уместным, особенно в следующих случаях:
- Время расчета пригодности одного решения чрезвычайно велико
- Отсутствует точная модель для расчета пригодности
- Функция пригодности нечеткая или шумная.
Существует два основных класса фитнес-функций: один, в котором фитнес-функция не изменяется, например, при оптимизации фиксированной функции или тестировании с фиксированным набором тестовых примеров; и тот, где функция приспособленности изменчива, как в дифференциация ниши или же совместно развивающийся набор тестовых случаев.
Другой способ взглянуть на фитнес-функции - это фитнес-ландшафт, который показывает пригодность для каждой возможной хромосомы.
Определение функции пригодности во многих случаях непросто и часто выполняется итеративно, если наиболее подходящие решения, полученные с помощью генетических алгоритмов, не являются желаемыми. Интерактивные генетические алгоритмы решить эту проблему путем передачи оценки внешним агентам, которые обычно являются людьми.
Смотрите также
Рекомендации
внешняя ссылка
- Хорошее введение в адаптивную нечеткую оценку пригодности (AFFG) (PDF), Перспективный подход для ускорения скорости сходимости советников.
- Кибер-лачуга Adaptive Fuzzy Fitness Granulation (AFFG) Это сделано для того, чтобы ускорить сходимость советников.
- Фитнес-функции в эволюционной робототехнике: обзор и анализ (AFFG) (PDF), Обзор фитнес-функций, используемых в эволюционная робототехника.