衡量健康分数

适应度缩放将适应度函数返回的原始适应度分数转换为适合选择函数的范围内的值。选择函数使用缩放的适应度值来选择下一代的父母。选择函数将更高的选择概率分配给具有更高缩放值的个体。

缩放值的范围影响遗传算法的性能。如果缩放值变化太大，缩放值最高的个体繁殖得太快，过快地接管种群基因库，并阻止遗传算法搜索解空间的其他区域。另一方面，如果缩放值变化很小，所有个体的繁殖机会大致相同，搜索将进行得非常缓慢。

默认的健身缩放选项，排名它是根据每个学生的排名而不是分数来衡量原始分数的。个体的排名是它在排序分数中的位置:最适合的个体的排名是1，其次最适合的个体的排名是2，以此类推。等级缩放函数分配缩放值，以便

等级适应度缩放消除了原始分数扩散的影响。

下面的图表显示了一个由20个人组成的典型群体的原始分数，按递增顺序排序。

下面的图表显示了使用等级缩放的原始分数的缩放值。

由于算法最小化适应度函数，较低的原始分数具有较高的缩放值。此外，因为等级缩放分配的值只取决于个人的等级，所以对于任何规模为20、父母数量为32的人口，所显示的缩放值都是相同的。

比较Rank和Top缩放

要查看缩放的效果，可以将使用秩缩放的遗传算法的结果与其他缩放选项之一进行比较，例如前．默认情况下，顶部缩放将40%最适合的个体分配到相同的缩放值，并将其余个体分配到值0。使用默认的选择功能，只有40%的最适合的个体可以被选择为父母。

下图比较了规模为20的人口与父母数量为32的人口的缩放值，使用了等级和顶部缩放。

因为顶部扩展限制父母只能选择最健康的个体，所以它产生的群体多样性不如等级扩展。下面的图表使用等级和上限缩放比较了每一代个体之间的距离方差。