Dziękuje za Twoją wyczerpującą wypowiedź.
Pisząc: "Moim zdaniem główna idea to skonstruować fitness tak, aby wartość była największa/najmniejsza" miałem na myśli fitness tak, aby zagadnienie modelowało nasz problem optymalizacyjny.
Napisałeś:
"Szukasz nie fitnessu tylko argumentów (osobnika w tym przypadku) dla których fitness jest największy."
Wiem, że optymalizacja. Ale najpierw chyba muszę wiedzieć co optymalizuję, czyli znaleźć wzór funkcji (to miałem na myśli pisząc szukam fitnessu).
Czy mi się tylko wydaje, czy optymalizowanie funkcji wielowymiarowych jest podobnie proste jak jednowymiarowych, ponieważ można je łatwo przedstawić jako chromosomy binarne.
Jak to w życiu, w praktyce pewnie nie jest to takie łatwe. Już wiem na jakiej funkcji będę testował. Na co powinienem uważać przechodząc na większą ilość wymiarów? Nową populację wyznaczam metodą ruletki. Operator mutacji zostawiłbym taki sam (po prostu zmieniam losowy bit). Intuicja podpowiada, że wystarczy zmodyfikować operator krzyżowania (wedle kreatywności tak, aby nie wpadał w ekstrema lokalne) i fitness tak, aby liczyło funkcję wielu zmiennych, a nie jednej.