中文摘要：
目的:
探討遺傳算法的局限性和實用性，並分析基於相互作用產生的上位效應對遺傳算法可靠性的影響。
創新點:
1. 指出遺傳算法缺陷的根源；2. 基於測試樣本函數定義目標函數，以判斷遺傳算法的適用性。
方法:
1. 基於非上位效應函數（表1）和上位效應函數（表2），以及非上位效應函數F4和上位效應函數F6的結構圖來驗證遺傳算法可靠性；2. 通過計算樣本函數（公式（1））和遺傳算法流程（圖3）表達遺傳算法的工作原理。3. 利用克洛弗函數（公式（2））和計算不同結構角下的函數分布（圖4），進一步判斷匹配度（表3）和計算效率（表4）；定義新的目標函數（公式（9））和一組新的變量（公式（10））來實現變量相關性解離。
結論:
1. 對當前遺傳算法存在的不足給出了獨到見解，並認為正定性的假設並非可以保證遺傳算法實際的有效性和優化性。2. 定義成本代價函數用以判斷遺傳算法可靠性，並分別考慮上位性和非上位性效應兩種情形。當成本代價函數在非上位性效應下時，遺傳算法是有效的；否則，可以把N維函數降級為N個一維函數，從而採用更簡單的算法來判斷。基於一些通用的基準，進一步設計三類樣本函數來證實以上判斷，且這些樣本函數適合於上位性效應情形和非上位效應情形。3. 遺傳算法的瓶頸在於主算子和相干匹配性；可以通過破壞某些結構來實現變量關係的解離，從而抑制相干匹配性對遺傳算法的影響。希望相關讀者在處理實際優化問題時能驗證作者關於上位效應的定性結論，並給出更可靠的方法來表徵這種效應。
關鍵詞：
上位性效應；遺傳算法；相干匹配性；疊加性；優化；成本代價函數
作者：
Sajad Jafari, Tomasz Kapitaniak, Karthikeyan Rajagopal, Viet-Thanh Pham, Fawaz E. Alsaadi
Sajad Jafari, Tomasz Kapitaniak, Karthikeyan Rajagopal, VietThanh Pham, Fawaz E. Alsaadi, 2019. Effect of epistasis on the performance of genetic algorithms. Journal of Zhejiang University-SCIENCE A (Applied Physics & Engineering), 20(2):109-116.
https://doi.org/10.1631/jzus.A1800399
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2017JCR報告中，影響因子為1.215，2010年底獲得「中國出版政府獎」（首屆期刊獎），2013年和2015年獲得「中國百強科技期刊」稱號，2013年成為首家獲得「中國科技期刊國際影響力提升計劃」項目A類資助的大學學報（2013-2015年度）。
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