引入“陷阱”函数是为了讨论 GA 在函数上的行为方式，其中对大部分搜索空间进行采样会为算法提供压力，使其朝错误的方向移动（在远离全局最优的意义上是错误的）。

例如，考虑一个四位函数 f(x)，使得

f(0000) = 5
f(0001) = 1
f(0010) = 1
f(0011) = 2
f(0100) = 1
f(0101) = 2
f(0110) = 2
f(0111) = 3
f(1000) = 1
f(1001) = 2
f(1010) = 2
f(1011) = 3
f(1100) = 2
f(1101) = 3
f(1110) = 3
f(1111) = 4

即一个字符串的适应度等于字符串中1的个数，除了f(0000)为5，即最优解。这个函数可以被认为由两个不相交的部分组成：一个包含全局最优 (0000)，另一个包含局部最优 (1111)。除了这些之外的所有点都具有适应值，因此标准进化算法动力学将导致算法趋向于 1111 处的局部最优而不是 0000 处的全局最优。

这基本上就是陷阱函数的含义。你可以考虑这个主题的变化，但这就是它的要点。

这个答案已经给出了陷阱函数（有时称为欺骗函数）是什么的概念。然而，鉴于文献中关于陷阱函数的工作并不丰富（至少我的一本参考书没有广泛涉及这个主题，即这本书，第 211 页，练习 11.7，只提到了一个特定的欺骗函数，但是没有定义陷阱函数是什么），让我也为您提供一些参考，以防您正在寻找更多细节和公式。

• 欺骗性和简单二元函数的充分条件（1994 年，Deb 和 Goldberg）在第 4.1 节第 4 页中提供了陷阱函数的定义和公式。397，还有许多其他欺骗性功能的具体定义。

• 多模态欺骗函数的全局优化（EvoCOP 2014，Iclănzan），它定义了$k$- 第 4 节第 4 页中的陷阱函数。150

Evolutionary Computation 1: Basic Algorithms and Operators一书也多次提到欺骗函数和欺骗问题。此外，Python 包GA_kit包含一个用于评估具有欺骗性功能的 GA 的模块，以防您通过查看或玩代码来了解更多信息。