Фу́нкція допасо́ваності () — це особливий тип цільової функції, який застосовують як для підбивання підсумку того, наскільки близьким є задане конструктивне рішення до досягнення поставлених цілей. Функції допасованості застосовують в генетичному програмуванні та генетичних алгоритмах, щоби скеровувати симуляції до оптимальних конструктивних рішень.
Генетичне програмування та алгоритми
Зокрема, в галузях генетичного програмування та генетичних алгоритмів кожне конструктивне рішення, як правило, представляють як стрічку чисел (яку називають хромосомою). Ідея полягає в тім, щоби після кожного кола тестування або моделювання вилучати n найгірших конструктивних рішень, і розводити n нових із найкращих. Кожне конструктивне рішення, таким чином, потребує присуджування порівняльного показника якості, що вказував би, наскільки близько воно підійшло до того, щоби відповідати загальним умовам, і цей показник породжується застосуванням функції допасованості до результатів тестування або моделювання, отриманих від цього рішення.
Причина, чому генетичні алгоритми неможливо розглядати як ледачий спосіб виконання конструкторської праці, полягає саме в зусиллях, потрібних для конструювання працездатної функції допасованості. Незважаючи на те, що тим, хто виходить з кінцевим конструкторським рішенням, є вже не людина, а комп'ютер, тим, хто має сконструювати функцію допасованості, все ще лишається саме людина. Якщо її сконструйовано погано, то алгоритм або збігатиметься на неприйнятному рішенні, або зазнаватиме труднощів у тому, щоби збігтися взагалі.
Функція допасованості повинна не лише тісно корелювати з метою конструктора, але повинна також бути обчислювально ефективною. Швидкість виконання є дуже важливою, оскільки типовий генетичний алгоритм, щоби виробити корисний результат для нетривіальної задачі, мусить ітеруватися багато разів.
Може бути доцільним і , особливо в наступних випадках:
Обчислення допасованості одного рішення є надзвичайно витратним Точної моделі обчислення допасованості немає Функція допасованості є непевною або зашумленою.
Існує два основні класи функцій допасованості: такий, у якому функція допасованості не змінюється, як в оптимізації незмінної функції або тестуванні за незмінним набором тестових прикладів; і такий, у якому функція допасованості є мінливою, як у або коеволюції набору тестових прикладів.
На функції допасованості можливо також дивитися в термінах адаптивного ландшафту, який показує допасованість для кожної можливої хромосоми.
В багатьох випадках означення функції допасованості не є прямолінійним, і часто виконується ітеративно, якщо найдопасованіші рішення, вироблені генетичними алгоритмами, не є тим, що потрібно. беруться за це ускладнення, віддаючи оцінювання зовнішнім агентам (зазвичай, людям).
Див. також Еволюційне моделювання Тестові функції для оптимізації
Примітки
Посилання A Nice Introduction to Adaptive Fuzzy Fitness Granulation (AFFG) (PDF), перспективний підхід до прискорення темпу збіжності ЕА. The cyber shack of Adaptive Fuzzy Fitness Granulation (AFFG), сконструйований для прискорення темпу збіжності ЕА. Fitness functions in evolutionary robotics: A survey and analysis (AFFG) (PDF), огляд функцій допасованості, що використовуються в .