Fitness funkce - Fitness function

Fitness funkce je určitý druh objektivní funkce , která se používá k shrnout, jako jediná postava zásluh , jak blízko je daná konstrukční řešení je k dosažení stanovených cílů. Fitness funkce se používají v genetickém programování a genetických algoritmech k vedení simulací směrem k optimálnímu konstrukčnímu řešení.

Genetické programování a algoritmy

Zejména v oblasti genetického programování a genetických algoritmů je každé konstrukční řešení běžně reprezentováno jako řetězec čísel (označovaný jako chromozom ). Po každém kole testování nebo simulace je cílem odstranit n nejhorších návrhových řešení a rozmnožit n nových z nejlepších návrhových řešení. Každé konstrukční řešení proto musí být oceněno hodnotou zásluh, která udává, jak blízko přišlo ke splnění celkové specifikace, a to je generováno použitím funkce fitness na výsledky testu nebo simulace získané z tohoto řešení.

Důvod, proč genetické algoritmy nelze považovat za líný způsob provádění projekčních prací, je právě kvůli úsilí vynaloženému na návrh funkční funkce. I když to už není lidský designér, ale počítač, který přichází s konečným designem, je to stále lidský designér, který musí navrhnout funkci fitness. Pokud je to navrženo špatně, algoritmus buď konverguje na nevhodné řešení, nebo bude mít potíže s konvergováním vůbec.

Funkce fitness by měla nejen úzce korelovat s cílem designéra, ale měla by být také výpočetně efektivní. Rychlost provedení je velmi důležitá, protože typický genetický algoritmus musí být mnohokrát iterován, aby se dosáhlo použitelného výsledku pro netriviální problém.

Přibližná kondice může být vhodná, zejména v následujících případech:

  • Doba výpočtu fitness jediného řešení je extrémně vysoká
  • Chybí přesný model pro výpočet fitness
  • Fitness funkce je nejistá nebo hlučná.

Existují dvě hlavní třídy fitness funkcí: jedna, kde se fitness funkce nemění, jako je optimalizace pevné funkce nebo testování pomocí pevné sady testovacích případů; a ten, kde je fitness funkce proměnlivá, jako v diferenciaci výklenků nebo společném vývoji sady testovacích případů.

Dalším způsobem, jak se dívat na fitness funkce, je fitness krajina , která ukazuje vhodnost každého možného chromozomu.

Definice funkce fitness není v mnoha případech přímá a často se provádí iterativně, pokud nejvhodnější řešení vytvořená genetickými algoritmy nejsou to, co je požadováno. Interaktivní genetické algoritmy řeší tento problém tím, že zadávají hodnocení externím agentům, kterými jsou obvykle lidé.

Viz také

Reference

externí odkazy