פונקציית כשירות

פונקציית כשירות או פונקציית כושר היא סוג מסוים של פונקציית הפסד המשמשת לסכם נתון יחיד של כשירות, כלומר עד כמה קרוב פתרון עיצוב נתון להשגת המטרה שנקבעה. פונקציות כשירות משמשות בתכנות גנטי ובאלגוריתמים גנטיים כדי להנחות סימולציות לקראת פתרונות אופטימליים.

תכנות גנטי ואלגוריתמים 
בפרט, בתחומי התכנות הגנטי והאלגוריתמים הגנטיים, כל פתרון אפשרי מיוצג בדרך כלל כמחרוזת מספרים (המכונה כרומוזום). לאחר כל סבב בדיקה, או סימולציה, הרעיון הוא למחוק את n פתרונות העיצוב הגרועים ביותר, ולגדל n חדשים מפתרונות העיצוב הטובים ביותר. לפיכך, יש להעניק לכל פתרון עיצובי נתון ראוי, כדי לציין עד כמה הוא הגיע לעמידה במפרט הכולל, וזה נוצר על ידי יישום פונקציית הכושר במבחן, מציאותי או סימולטיבי, על התוצאות המתקבלות מאותו פתרון.

הסיבה שאלגוריתמים גנטיים אינם יכולים להיחשב כדרך עצלה לביצוע עבודת עיצוב פתרונות, היא בדיוק בגלל המאמץ הכרוך בתכנון פונקציית כושר מעשית. למרות שזה כבר לא מעצב אנושי, אלא המחשב שמגיע עם העיצוב הסופי, עדיין מעצב אנושי שצריך לעצב את פונקציית הכושר. אם היא מתוכננת בצורה גרועה, האלגוריתם יתכנס לפתרון לא הולם, או יתקשה להתכנס בכלל.

פונקציית כושר לא רק צריכה להיות בקשר הדוק עם המטרה של המעצב, אלא שהיא גם צריכה להיות יעילה מבחינה חישובית. מהירות הביצוע חשובה מאוד, שכן יש לבצע איטרציה של אלגוריתם גנטי טיפוסי פעמים רבות על מנת להפיק תוצאה שמישה לבעיה לא טריוויאלית.

קירוב לכושר (Fitness approximation) עשוי להיות מתאים, במיוחד במקרים הבאים:

 זמן חישוב הכושר של פתרון יחיד גבוה במיוחד
 חסר מודל מדויק לחישוב כושר
 תפקוד הכושר אינו וודאי או מכיל רעשים

קיימים שני סוגים עיקריים של פונקציות כושר: האחת שבה פונקציית הכושר אינה משתנה, כמו באופטימיזציה של פונקציה קבועה או בדיקה עם סט קבוע של מקרי בדיקה; ואחד שבו פונקציית הכושר ניתנת לשינוי, כמו בידול נישה (niche differentiation) או התפתחות משותפת של מקרי הבדיקה.

דרך נוספת להסתכל על פונקציות כושר היא במונחים של נוף כושר (fitness landscape), המראה את הכושר של כל "כרומוזום" אפשרי.

ההגדרה של פונקציית הכושר אינה פשוטה במקרים רבים ולעיתים מבוצעת באופן איטרטיבי אם הפתרונות המתאימים ביותר המיוצרים על ידי אלגוריתמים גנטיים אינם מה שרצוי. אלגוריתמים גנטיים אינטראקטיביים מטפלים בקושי זה על ידי מיקור חוץ של הערכה לגורמים חיצוניים שהם בדרך כלל בני אדם.

ראו גם 

 פונקציית הפסד

קישורים חיצוניים 

 A Nice Introduction to Adaptive Fuzzy Fitness Granulation (AFFG) (PDF), A promising approach to accelerate the convergence rate of EAs.
 The cyber shack of Adaptive Fuzzy Fitness Granulation (AFFG) That is designed to accelerate the convergence rate of EAs.
 Fitness functions in evolutionary robotics: A survey and analysis (AFFG) (PDF), A review of fitness functions used in evolutionary robotics.

למידת מכונה
אופטימיזציה בדידה