Fitnessfunktion

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Eine Fitnessfunktion ist die Zielfunktion eines evolutionären Algorithmus (EA). Gelegentlich wird eine Fitnessfunktion auch als Teil einer Zielfunktion beschrieben[1] oder andersherum. Wie auch evolutionäre Algorithmen haben Fitnessfunktionen ein biologisches Vorbild, die biologische Fitness, die den Grad der Anpassung eines Organismus an seine Umgebung angibt. Bei evolutionären Algorithmen beschreibt die Fitness eines Lösungskandidaten, wie gut er das zugrunde liegende Optimierungsproblem löst.

Eine Fitnessfunktion muss nicht zwangsläufig einen absoluten Wert berechnen können, da es oft reicht, Kandidaten zu vergleichen, um den besseren auszuwählen. Eine relative Angabe der Fitness (Kandidat a ist besser als b) genügt in machen Fällen[2], wie z. B. bei der Turnierselektion.

Wird eine Lösung zu mehreren Problemen gleichzeitig gesucht (Mehrzieloptimierung) und können diese nicht zusammengefasst werden, dann gibt die Fitnessfunktion keinen einzelnen Wert zurück, sondern ein Tupel.

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. Thomas Jansen:Analyzing Evolutionary Algorithms: The Computer Science Perspective, Seite 7.
  2. Thomas Baeck ,D.B Fogel, Z Michalewicz: Evolutionary Computation 2: Advanced Algorithms and Operators, Seite 2.