适应度函数 - 如果一个染色体特征的值远高于其他特征，该怎么办

Question

我正在尝试为我的遗传算法编写一个适应度函数。我有三个功能（F1，F2，F3 - 所有都是数字变量），它们被考虑用于评估染色体。如果所有这些都同样重要，我可以写下这样的等式：

如果它们的重要性不同，我可以用不同的常数乘以特征。 如果所有三个特征的值具有相同的间隔，它将全部起作用。 但是如果F1和F2可以有（0,10）和F3的值（例如（0,49））怎么办？ 我怎么能大致缩放它？或者我应该采用不同的方法吗？

Answer 1

1. 将所有值缩放到[0..1]
2. 为每个值指定权重/重要性
3. 将每个缩放值乘以其权重
4. 将步骤3中所有值的总和除以所有权重的总和

我不知道你使用的是哪种语言，所以这里有一些C＃代码：

要素类

public class Feature
{
    public double Importance { get; set; }
    public double Value { get; set; }
    public double LowValue { get; set; }
    public double HighValue { get; set; }

    public double ScaledValue
    {
        get
        {
            // Make sure value is within bounds
            double intermediate = Math.Max(Math.Min(LowValue, HighValue), 
                Math.Min(Math.Max(LowValue, HighValue), Value));

            // Scale from 0 to 1 within defined bounds
            double scaledValue = (intermediate - LowValue)/(HighValue - LowValue);
            return scaledValue;
        }
    }
}

示例计算

// low importance (1), values from [20..-10] (less is better)
var f1 = new Feature
{
    Importance = 1,
    Value = 0,
    LowValue = 20,
    HighValue = -10
};

// low importance (1), values from [0..10] (more is better)
var f2 = new Feature
{
    Importance = 1,
    Value = 1,
    LowValue = 0,
    HighValue = 10
};

// high importance (5), values from [0..49]
var f3 = new Feature
{
    Importance = 5,
    Value = 25,
    LowValue = 0,
    HighValue = 49
};

var features = new[] {f1, f2, f3};
var score = features.Sum(f => f.ScaledValue*f.Importance)/features.Sum(f => f.Importance);
Debug.WriteLine(score);