无标度网络的适应度模型

无标度网络具有“鲁棒而又脆弱的特性”，BA无标度模型的精彩之处在于它把实际复杂网络的无标度特性归结为增长和优先连接这两个机制，有利于揭示本质，但也有一定的缺点，因为BA模型只能生成度分布的幂律指数为3的无标度网络，而真实网络往往还具有指数截断，小变量饱和等性质，幂律指数大多为2到3之间。

因此对其进行调整，主要是调整BA模型中的优先连接方式，在这一过程中，节点的度发生变化，越老的节点具有越高的度，这一性质称为节点的适应度，依据此提出适应度模型。

目标函数就是你希望得到的优化结果，比如函数最大值或者最小值。而适应度函数是为了计算个体的适配值。

适配值是非负的，而且要求适配值越大则该个体越优越。而目标函数则有正有负，它们之间关系多种多样，比如求最小值时，目标函数最小，则适配值越大，求最大值时目标值越大，适配值越大。

使用MATLAB自带的遗传算法工具箱进行计算。

经过几代就使得最佳适应值和平均适应值相差不大，看起来像一条直线，而且最佳适应值放大后还是有波动的。

但是计算结果图和大多数最佳适应值与平均适应值不同，一般最优适应值是一段一段平直线，平均适应值是在上下波动的。每一代群体中每一个个体的适应度都必须算出来对吧，把它存在一个向量里面，然后将每一代中适应度最大的max()和平均值mean()取出来放在一个向量里面，当进化完毕的时候画出这个向量就行了。遗传算法工具显示每一代适应度函数的最佳值和平均值的绘制图 形。当算法停止时，所出现的图形如图89所示。 图89 各代适应度函数的最佳值和平均值 在每一代中，图的底部的点表示最佳适应度值，而其上的点表示平均适应度值。图的顶 部还显示出当前一代的最佳值 00067796 和平均值 0014788。 为了得到最佳适应度值减少到多少为更好的直观图形，我们可以将图中 y 轴的刻度改 最佳值 00067796 平均值 0014788

评判和追踪。

适应度函数在遗传算法和粒子群算法中，用于评价个体的优劣程度，适应度越大个体越好，反之适应度越小则个体越差，也可以用来追踪算法的进度。

适应度函数是一种用来对种群中各个个体的环境适应性进行度量的函数。

适应度函数的选取直接影响到遗传算法的收敛速度以及能否找到最优解，因为遗传算法在进化搜索中基本不利用外部信息，仅以适应度函数为依据,利用种群每个个体的适应度来进行搜索。

因为适应度函数的复杂度是遗传算法复杂度的主要组成部分，所以适应度函数的设计应尽可能简单，使计算的时间复杂度最小。

遗传算法评价一个解的好坏不是取决于它的解的结构，而是取决于该解的适应度值。这正体现了遗传算法“优胜劣汰”的特点。遗传算法不需要适应度函数满足连续可微等条件，唯一要求是针对输入可计算出能加以比较的非负结果。

相关内容解释

遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。

对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。

进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。

Init2  Init1 应该是两个后缀为mat的文件，放在当前m文件的同一目录下。load可以加载里面的数据

Dhat应该是一个大矩阵吧。意思是从Dhat里面取出一些列拼成A矩阵，而要取的列的序号就存在向量di中。也就是说，A是一个32列的矩阵，具体是Dhat中的那些列，就看di里的内容了

不懂什么是适应度

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