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　　適應(yīng)度函數(shù)的選取直接影響到遺傳算法的收斂速度以及能否找到最優(yōu)解，因?yàn)檫z傳算法在進(jìn)化搜索中基本不利用外部信息，僅以適應(yīng)度函數(shù)為依據(jù)，利用種群每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度來進(jìn)行搜索。因?yàn)檫m應(yīng)度函數(shù)的復(fù)雜度是遺傳算法復(fù)雜度的主要組成部分，所以適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)應(yīng)盡可能簡單，使計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度最小。

　　適應(yīng)度函數(shù)怎么設(shè)計(jì)：

　　遺傳算法在進(jìn)化搜索中需要使用適應(yīng)度函數(shù)值，而不用該函數(shù)的任何梯度信息。于是遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)不要求具有連續(xù)可微性，且其定義域可以為任意集合。對適應(yīng)度函數(shù)的唯一要求是，對給定的可行解能夠計(jì)算出能加以比較的非負(fù)函數(shù)值即可。在具體應(yīng)用中，適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)要結(jié)合求解問題本身的要求而定。

　　在許多尋優(yōu)問題中，目的是求取目標(biāo)函數(shù)的最小值，這要求適應(yīng)度值是非負(fù)的，任何情況下希望越大越好；而目標(biāo)函數(shù)值則有多種可能，并且目標(biāo)函數(shù)和適應(yīng)度值之間的關(guān)系也是多種多樣的。

　　應(yīng)用遺傳算法有時(shí)會出現(xiàn)一些不利于優(yōu)化的現(xiàn)象或結(jié)果。在遺傳進(jìn)化初期，通常會出現(xiàn)一些超常的個(gè)體。若按照比例選擇策略，這些異常個(gè)體可能在群體中占很大的比例，有可能導(dǎo)致早熟收斂現(xiàn)象。顯然，這些異常個(gè)體因競爭能力太強(qiáng)會控制選擇過程，從而影響算法的全局尋優(yōu)性能。此外，在遺傳進(jìn)化過程中，雖然群體中個(gè)體多樣性尚存在，但往往會出現(xiàn)群體的平均適應(yīng)度已接近最佳個(gè)體適應(yīng)度，此時(shí)，個(gè)體間競爭力減弱，最佳個(gè)體和其它大多數(shù)個(gè)體在選擇過程中有幾乎相等的選擇機(jī)會，從而使有目標(biāo)的優(yōu)化過程趨于無目標(biāo)的隨機(jī)漫游過程。