遗传算法（2）：对适应度函数的改进
Review：基本遗传算法
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关于适应度的问题
1. 有的时候，目标函数可能不一定可以直接作为适应度函数。
2. f(x1), f(x2), ... f(xN)之间的差别可能不是很大，个体被选出的概率差不多，这可能导致GA的选择功能被弱化。（为什么……）
此时：可以对目标函数进行变换（标定）。
有线性变换、动态线性变换、幂律变换、对数变换等。
对数，有一种“压大扩小”的功能……
轮盘赌，产生随机数，看落在哪个个体的身上。一定要随机。不是直接取测度最大的那个f(xi)。 为什么？
以下摘自百度文库。
遗传算法中，关于适应度函数。
(1) 线性标定
不是说不给最差的个体机会生存了，还是要给别人一点机会。
（2）动态标定 （就是把线性标定中ksi改成了ksi的k次方，希望开始的时候，大家都有机会，而越到后面，越要保留优秀的个体）
（3）幂律标定
（4）对数标定
（5）指数标定