遗传算法中的适应度函数研究是优化算法性能的核心课题之一。适应度函数作为评估个体优劣的关键指标，直接影响算法的收敛速度和解的质量。本研究探讨了适应度函数的设计原则、常用类型及其改进方法，分析了线性与非线性适应度函数的优缺点，并研究了动态适应度函数在复杂优化问题中的应用。通过对比实验验证了不同适应度函数对算法性能的影响，为遗传算法的实际应用提供了理论依据和设计指导。研究结果表明，合理的适应度函数设计能显著提升遗传算法的搜索效率和求解精度。