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当最小适应度为负值时，需要采取相应的处理措施——基于遗传算法的演示文稿。

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简介：
当遗传算法接近结束时，某些劣质个体的适应度值明显低于群体平均适应度和最大适应度，且后者之间存在相对的接近性。 在此阶段，采用先前描述的缩放适应度方法会导致低适应度的个体变为负值，正如图示所见。 这种负值会显著阻碍后续的处理步骤，因此必须采取措施加以预防。 解决这一问题的关键在于将原始最小适应度值 Fmin 映射为 Fmin = 0，同时确保原始平均适应度 Favg 与新的平均适应度 F’avg 保持一致。

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