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　　適應度函數(shù)的選取直接影響到遺傳算法的收斂速度以及能否找到最優(yōu)解，因為遺傳算法在進化搜索中基本不利用外部信息，僅以適應度函數(shù)為依據(jù)，利用種群每個個體的適應度來進行搜索。因為適應度函數(shù)的復雜度是遺傳算法復雜度的主要組成部分，所以適應度函數(shù)的設計應盡可能簡單，使計算的時間復雜度最小。

　　適應度函數(shù)怎么設計：

　　遺傳算法在進化搜索中需要使用適應度函數(shù)值，而不用該函數(shù)的任何梯度信息。于是遺傳算法的適應度函數(shù)不要求具有連續(xù)可微性，且其定義域可以為任意集合。對適應度函數(shù)的唯一要求是，對給定的可行解能夠計算出能加以比較的非負函數(shù)值即可。在具體應用中，適應度函數(shù)的設計要結合求解問題本身的要求而定。

　　在許多尋優(yōu)問題中，目的是求取目標函數(shù)的最小值，這要求適應度值是非負的，任何情況下希望越大越好；而目標函數(shù)值則有多種可能，并且目標函數(shù)和適應度值之間的關系也是多種多樣的。

　　應用遺傳算法有時會出現(xiàn)一些不利于優(yōu)化的現(xiàn)象或結果。在遺傳進化初期，通常會出現(xiàn)一些超常的個體。若按照比例選擇策略，這些異常個體可能在群體中占很大的比例，有可能導致早熟收斂現(xiàn)象。顯然，這些異常個體因競爭能力太強會控制選擇過程，從而影響算法的全局尋優(yōu)性能。此外，在遺傳進化過程中，雖然群體中個體多樣性尚存在，但往往會出現(xiàn)群體的平均適應度已接近最佳個體適應度，此時，個體間競爭力減弱，最佳個體和其它大多數(shù)個體在選擇過程中有幾乎相等的選擇機會，從而使有目標的優(yōu)化過程趨于無目標的隨機漫游過程。