適応度関数

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』

これはこのページの過去の版です。ChuispastonBot (会話 | 投稿記録) による 2011年1月7日 (金) 00:20個人設定で未設定ならUTC)時点の版 (r2.7.1) (ロボットによる 追加: uk:Фітнес-функція)であり、現在の版とは大きく異なる場合があります。

適応度関数(てきおうどかんすう)またはフィットネス関数: Fitness function)は、一種の目的関数であり、遺伝的アルゴリズムにおける解(遺伝子)の最適度を定量化し、特定の遺伝子が他の遺伝子より優れていることを示す。最適な遺伝子、あるいは少なくとも他よりも比較的最適な遺伝子で、「交叉」などの遺伝的操作が行われ、よりよい(と期待される)次世代を生み出す。

適応度関数は、遺伝子の適応度を示す適応度地形でも使われる。

理想的な適応度関数は、アルゴリズムの目的に密接に関連し、素早く計算できる。遺伝的アルゴリズムは何度も何度も世代交代を繰り返す必要があり、実行速度は非常に重要である。

適応度関数の定義は直接的でないことが多く、GA(遺伝的アルゴリズム)によって生成される最適解が期待したものでない場合は繰り返し実行される。場合によっては、適応度関数をどう定義すべきかも明らかでないことがある。このため、遺伝的アルゴリズムでの解の評価を外部エージェント(通常、人間)に任せる場合もある。