Hàm thích nghi định nghĩa tiêu chuẩn để xếp hạng các giả thuyết tiềm ẩn và để chọn lọc chúng theo xác suất để đƣa vào quần thể thế hệ kế tiếp. Nếu tác vụ là học các luật phân loại, thì hàm thích nghi thông thƣờng có một thành phần cho điểm độ
11101001000 00001010101 11101010101 00001001000 11111000000 11101001000 00001010101 11001011000 00101000101 00111110000 11101001000 00001010101 10001000100 01101011001 00111110000 11101001000 11101011000
Các chuỗiban đầu Mặt nạ laighép Các cá thể con
Lai ghép điểm đơn:
Lai ghép điểm kép:
Lai ghép đồng nhất:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnụedụvn 38
chính xác phân loại của luật trên tập mẫu huấn luyện đƣợc chọ Thƣờng các tiêu chuẩn khác có thể đƣợc bao hàm, chẳng hạn nhƣ độ phức tạp và mức độ tổng quát của luật. Một cách tổng quát hơn, khi giả thuyết chuỗi bit đƣợc hiểu nhƣ là một thủ tục phức tạp (ví dụ, khi chuỗi bit thể hiện tập chọn lọc, các luật if-then sẽ đƣợc móc xích với nhau, để điều khiển thiết bị robot ), hàm thích nghi có thể đo hiệu suất tổng của thủ tục kết quả hơn là hiệu suất của các luật riêng biệt.
Trong thuật giải GA mẫu của tôi đƣợc chỉ trong bảng 2.1, xác suất để một giả thuyết đƣợc chọn đƣợc cho bởi tỉ số của độ thích nghi của nó với độ thích nghi của các thành viên khác của quần thể hiện tại, nhƣ đã thấy trong phƣơng trình (2.1). Phƣơng pháp này thỉnh thoảng thƣờng đƣợc gọi là sự chọn lọc tỉ lệ độ thích nghi, hoặc sự chọn lọc vòng roulettẹ Các phƣơng pháp khác dùng độ thích nghi để chọn lọc các giả thuyết cũng sẽ đƣợc đề xuất. Ví dụ, sự chọn lọc kiểu vòng thi đấu, hai giả thuyết đầu tiên đƣợc chọn ngẫu nhiên từ quần thể hiện tạị Với một vài xác suất
p đƣợc định nghĩa trƣớc hai cá thể này cáng phù hợp càng đƣợc chọn và với xác suất (1 – p) giả thuyết càng ít phù hợp càng đƣợc chọn. Sự chọn lọc theo vòng thi đấu thƣờng tạo ra quần thể khác nhau nhiều hơn so với sự chọn lọc tỉ lệ với độ thích nghi (Goldberg và Deb 1991). Trong phƣơng pháp sự chọn lọc theo hạng, các giả thuyết trong quần thể hiện tại đầu tiên sẽ đƣợc sắp xếp theo độ thích nghị Xác suất để giả thuyết sẽ đƣợc chọn tỉ lệ với hạng của nó trong danh sách đã sắp xếp hơn là độ thích nghi của nó.