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2010.03.29 13:55 개발관련
적합도 평가

적합도는 특정 환경에 가장 적합한 정도를 평가하는 것을 말한다. 여기서 평가는 해당 환경 즉, 목적에 맞는 계산법으로 계산되어 지는데, 이런 계산에 사용되어지는 것이 바로 목적함수이다.  적합도가 크면 클수록 더 많은 기회가 있어야 하기 때문에 목적함수는 양의 최대화 문제 형태로 기술되어야 한다 - f(x) = F(x)-{r}. 여기서 r은 양수(0을 포함)를 만족시키는 상수이다. 만약 음이 값을 가진다면, f(x) >= 0을 만족한, f(x) = -F(x)-{r}f(x) = \frac{1}{-F(x)+{r}}으로 사상(mapping)을 통해서 적합도 함수를 얻을수 있다. 여기서 r의 값은 성능에 영향이 있기 때문에, 가능한한 최소값을 넣어야 한다.

아래는 목적함수에 적합도 상수 {r}=1.1로 하여 예시한 것이다.

\large F(x) = 0.15(x-1)^2-1 라고 한다면,

이로 부터 적합도를 얻어내는 r 의 값으로 0과 -2.75 을 사용하여 얻는 f(x) = -F(x), f(x) = -F(x)-{r}, f(x) = \frac{1}{-F(x)+{r}}예는 아래와 같다.











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참조 : 유전알고리즘과 그 응용(진강규)
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posted by Max.

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