यह जीएएस (अच्छी तरह से, वह और डेटा प्रतिनिधित्व) का कठिन हिस्सा है और वास्तव में आप केवल अनुभव से ही सीख सकते हैं।
स्पष्ट बताते हुए, फ़ंक्शन कुछ ऐसा होना चाहिए जो परिणाम कितने अच्छे हों। विशेष रूप से, इसे डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला में चिकनी होना चाहिए - जो कुछ भी डेटा है, आपके फिटनेस फ़ंक्शन को सुधारने का सही तरीका दिखाना है।
तो, उदाहरण के लिए, फिटनेस फ़ंक्शन शून्य है जब तक कि उत्तर सही न हो, कोई अच्छा नहीं है, क्योंकि यह शुरू होने पर आपको सही उत्तर के करीब आने में मदद नहीं करता है।
और एक फिटनेस फ़ंक्शन जो चीजों को बेहतर बनाता है, बढ़ता है, लेकिन यह सबसे अच्छा समाधान नहीं पहचानता है, यह इतना अच्छा नहीं है, क्योंकि आपकी आबादी एक निश्चित बिंदु में सुधार करेगी और फिर अटक जाएंगी।
तो आपको बैठने की जरूरत है, अपने डेटा के कुछ उदाहरण लिखें, और उसके बारे में सोचें कि आप किस प्रकार के फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। आप ऐसा कुछ चाहते हैं जो खराब डेटा के लिए कम मूल्य और अच्छे डेटा के लिए उच्च मूल्य देता है। और यह दोनों के बीच अच्छी तरह से समायोजित करता है।
किसी भी पागल विचार को आजमाएं जिसे आप पहले सोच सकते हैं, और फिर देखें कि आप इसे एक अच्छे गणितीय रूप में कैसे डाल सकते हैं। बस brainstorm और कोशिश कर रहे हैं और पुनरावृत्ति ...आपको शायद पता चलेगा कि आपकी पहली पसंद इतनी अच्छी नहीं है, और एक बार जब आप GA चलाते हैं तो आप अधिक विस्तार से क्या हो रहा है और इसे बेहतर बनाने में सक्षम होंगे।
स्रोत
2011-09-07 13:38:40
इससे मुझे लगता है कि हम फिटनेस फ़ंक्शन कितना अच्छा है इसके लिए हम फिटनेस फ़ंक्शन निर्धारित कर सकते हैं! – weltschmerz