Fitness Function

定义 Definition

fitness function（适应度函数）：在遗传算法/进化计算等优化方法中，用来衡量一个候选解（个体）好坏的评分规则或数学函数；分数越高（或越低，取决于约定），表示该解越“适应”目标。
（在机器学习语境中，它常与 objective function / loss function 概念相近，但侧重点通常在“进化选择”的评分机制上。）

发音 Pronunciation

/ftns fkn/

例句 Examples

A fitness function gives each solution a score.
适应度函数会给每个解一个分数。

Choosing the right fitness function is crucial, because it determines what the algorithm will favor and can unintentionally reward undesirable behavior.
选择合适的适应度函数至关重要，因为它决定算法会偏好什么，并可能在无意中“奖励”不理想的行为。

词源 Etymology

fitness 原意是“适合、适应程度”，来自 fit（适合的）+ 名词后缀 -ness（表示性质）；function 来自拉丁语 functio，表示“作用、功能”。在进化计算，“fitness”借用了生物进化里“适应度”的概念，而 “fitness function” 就是把“适应程度”用一个可计算的函数形式表达出来。

文献与作品 Literary Works

Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning（David E. Goldberg）
An Introduction to Genetic Algorithms（Melanie Mitchell）
Evolutionary Computation: Toward a New Philosophy of Machine Intelligence（David B. Fogel）
Introduction to Evolutionary Computing（A. E. Eiben & J. E. Smith）