Artificial intelligence 如何计算适应度函数（遗传算法）？

我无法理解作者是如何计算适应度函数的，以及他是如何分别计算8 6 5的：

书名：斯图尔特·J·拉塞尔和彼得·诺维格——人工智能的现代方法

---

请帮助我，因为我花了很多时间。起初我以为这是在计算一个人的数量，但事实并非如此。有人能解释我吗

遗传算法中的适应度函数依赖于问题。您应该根据其“基因”完成给定问题的方式，将适应度值分配给当前群体中的特定成员。解决方案越好，健康分数越高。这是通过创造新一代来进化种群所必需的。

---

在这本书的第三版中，这个例子是关于8皇后问题的，在这种情况下，函数是基于非邻接皇后对的数量来计算的。在你的情况下，我们不知道问题出在哪里。然而，考虑到这本书的质量，我想，如果这个数字不仅仅是为了说明问题，那么前面已经描述了这个问题，评估函数也是如此。

您给我们13分钟的时间回答您的问题，这是不完整的。由于适应度函数没有给出，我想它只是没有给出，应该说明这个过程。这个例子并不意味着完整。这就是所谓的教学还原。你在书中是对的，它是用同样的方式写的。我也很困惑。好的，我也放置了其他页面。我投票将这个问题作为离题关闭，因为它不属于SO，而是属于一个科学网站。好的，我放置所有信息可能是我没有理解这本书提供的整个概念。首先，如果你删除链接，我认为这是受版权保护的材料。然而，在第620页，它清楚地指出，所代表的问题是餐厅等待的问题（在第556页描述），并且适合性“只是个人符合的示例数量”。