ご存じのように、遺伝的表現の選択は、遺伝的アルゴリズム (GA) の構築の一部です。したがって、マッピングは、遺伝子型空間 (問題解決空間) と表現型空間 (元の問題コンテキスト) の間で定義できます。GAの個体の評価が元の問題の目的関数と同一である場合、適応度関数、それをfと呼びましょう、このマッピングにすることができます。
f: Genotype Space ---------> Phenotype Space
各遺伝子型には、対応する表現型が 1 つあります。したがって、fは単射です。適切な GA 表現は、すべての表現型を遺伝子型にエンコードします。したがって、f は全単射です。私の質問: 適応度関数のいくつかの分析特性を調べるだけで、さらに進んで遺伝的表現の品質を評価することは可能ですか? ありがとうございました。
フィットネス関数の質を評価するための一般的なガイドラインはまだありません。
遺伝的アルゴリズムの問題を始める人にとって、適合度関数は、まず自分の理解に適したヒューリスティックとして定式化されます。フィットネスの「より良い」尺度の開発は漸進的に行われ、研究者は新しい測定基準が明らかになるにつれてフィットネス関数を改良します。
フィットネス関数に関するウィキペディアの記事に次のように記載されています。
多くの場合、適応度関数の定義は単純ではなく、GA によって生成された最適な解が望ましいものではない場合、反復的に実行されることがよくあります。場合によっては、フィットネス関数の定義が何であるかを推測することさえ非常に困難または不可能です。
ただし、フィットネス関数の適合性の評価は活発な研究分野です。過去にこの目的に向けた研究が行われてきたが、有望な結果は得られていない.