优化vmd以综合评价指标作为适应度函数，请对其适应度函数详细解释，请对公式进行讲解

优化vmd的适应度函数是综合评价指标，它用于衡量优化算法的性能。适应度函数的值越高，表示优化算法的性能越好。综合评价指标是指在优化vmd过程中，综合考虑多个指标，如信噪比、频谱分辨率、时间分辨率等，将它们加权求和得到一个综合评价指标，作为适应度函数。

适应度函数的公式如下：

fitness = w1 * SNR + w2 * FSR + w3 * TSR

其中，SNR表示信噪比，FSR表示频谱分辨率，TSR表示时间分辨率，w1、w2、w3分别表示各个指标的权重。

适应度函数的作用是将优化算法的结果转化为一个数值，以便于比较和选择。在优化vmd过程中，优化算法会不断调整参数，使得适应度函数的值不断提高，从而得到更好的分解结果。