1.2　對(duì)種群計(jì)分

能夠?qū)ΨN群成員進(jìn)行計(jì)分是非常有價(jià)值的，種群成員的分?jǐn)?shù)決定了該種群成員所代表的潛在解的適用性。大多數(shù)演化算法可以使分?jǐn)?shù)最小化或最大化，你需要確定是低分好還是高分好。一些人類運(yùn)動(dòng)，例如高爾夫球，追求的是最低分或低分，足球等運(yùn)動(dòng)則追求最高分或高分。

在將成員添加到種群時(shí)，要對(duì)該成員進(jìn)行計(jì)分。潛在解的分?jǐn)?shù)通常與解存儲(chǔ)在同一對(duì)象上。這個(gè)存儲(chǔ)位置可以讓程序不需要持續(xù)重新計(jì)算分?jǐn)?shù)。最初，你需要為隨機(jī)種群的每個(gè)成員計(jì)分。如果種群成員發(fā)生變化，那么它的分?jǐn)?shù)還需要重新計(jì)算，如果添加了新的種群成員，那么需要確定它的分?jǐn)?shù)。

對(duì)個(gè)體進(jìn)行計(jì)分的確切方法，取決于所解決問(wèn)題的類型。適應(yīng)度函數(shù)用于評(píng)估可能的解并指定分?jǐn)?shù)。例如，簡(jiǎn)單的適應(yīng)度函數(shù)可以輕松地將模型的預(yù)期輸出與從模型中獲得的實(shí)際輸出進(jìn)行比較。此外，你可以創(chuàng)建更復(fù)雜的適應(yīng)度函數(shù)，這些函數(shù)使用自定義的程序代碼來(lái)評(píng)估潛在的解。使用適應(yīng)度函數(shù)的唯一要求是，它必須提供一個(gè)數(shù)字分?jǐn)?shù)，以便與其他潛在解進(jìn)行比較，從而評(píng)估某個(gè)潛在解。適應(yīng)度函數(shù)有時(shí)稱為損失函數(shù)（loss function）或目標(biāo)函數(shù)（objective function）。

計(jì)分通常是演化算法的性能瓶頸。你常常需要針對(duì)加入種群的每個(gè)新的潛在解運(yùn)行一個(gè)冗長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集，來(lái)自此類數(shù)據(jù)集的分?jǐn)?shù)通常是訓(xùn)練集中每個(gè)元素的實(shí)際輸出與預(yù)期輸出之間的平均差。