遺傳算法適應度計算

適應度計算是評價個體適應環境的能力，在進行選擇操作時經常用到，它的選取是否恰當直接影響到遺傳算法的性能，所以就形成了很多計算適應度的函數，改進這些適應度函數是為了使適應度能更好的反映個體的優劣，使得適應度低的個體被淘汰，適應度高的個體被保留。自適應的適應度函數可以隨着種羣代數的增加自適應的調整。

在算法的開始階段，適應度差別較大，為了防止一些適應度較差的個體在一開始就丟失，可以通過改變適應度函數使得它們得以保留下來，另外，當種羣趨於收斂時，適應度差別很小，這時為了加快收斂的速度，應對適應度進行調整，使得個體適應度差別增大，從而更快的收斂到全局最優解。常用的適應度變換方法有：線性變換、冪函數變換和指數變換。