遗传算法中的适应度函数与目标函数有什么区别

适应度函数与目标函数在遗传算法中起着不同的作用。

适应度函数是用来评估个体的适应度，即个体在当前环境中的生存能力。适应度函数的值越高，表示该个体越适应当前环境，越有可能被选择为下一代的父母个体。适应度函数可以根据具体问题的特点进行设计，例如可以考虑个体的目标值、约束条件、求解时间等因素。

目标函数是优化问题中的目标，是需要最小化或最大化的函数。遗传算法的目标是通过进化过程找到最优解，因此需要将优化问题转化为目标函数，并使用遗传算法来求解。目标函数的值越小或越大，表示该解越优或越差。

因此，适应度函数和目标函数的作用不同，但它们之间有一定的联系。在遗传算法中，通过适应度函数评估个体的生存能力，进而选择最优个体，使目标函数不断逼近最优解。