Question

我的任务：

创建一个程序，仅使用基元（如三角形或其他东西）复制图片（作为输入）。程序应该使用进化算法来创建输出图像。

我的问题：

我需要发明一种算法来创建种群并检查它们（多少 - 以％表示 - 它们与输入图像匹配）。我有个主意;你可以在下面找到它。

所以我想要你： 建议（如果你发现我的想法不那么糟糕）或灵感（也许你有更好的主意？）

我的想法：

假设我只使用三角形来构建输出图片。

我的第一个人群是 P 图片（使用 T 随机生成的三角形生成 - 称为元素）。

我通过我的健身功能检查每个人口中的图片，并选择他们的E作为精英，剩下的人口只是删除：

    To compare 2 pictures we check every pixel in picture A and compare his R,G,B with
    the same pixel (the same coordinates) in picture B.
    I use this: 
           SingleDif = sqrt[ (Ar - Br)^2 + (Ag - Bg)^2 + (Ab - Bb)^2]
    then i sum all differences (from all pixels) - lets call it SumDif
    and use:
           PictureDif = (DifMax - SumDif)/DifMax
    where
           DifMax = pictureHeight * pictureWidth * 255*3

最好用于以这种方式创建下一个人口：

    picture MakeChild(picture Mother, picture Father)
    {
             picture child;
             for( int i = 0; i < T; ++i )
             {
                      j //this is a random number from 0 to 1 - created now
                      if( j < 0.5 ) child.element(i) = Mother.element(i);
                      else child.element(i) = Father.element(i)
                      if( j < some small % ) mutate( child.element(i) );
             }
             return child;
    }

所以这很简单。只有突变才需要评论：因此，孩子中的元素X与父母中的X不同，总有一些小概率。为此，我们对子元素进行随机更改（通过随机数更改颜色，或将随机数添加到他的（x，y）坐标 - 或他的节点）。

所以这是我的想法......我没有测试它，没有编码。请检查我的想法 - 你怎么看？

Answer 1

我会使每个子节点的补丁数量动态化并获得变异操作以插入/删除具有一些（低）概率的补丁。当然，这可能会导致孩子基因组中的大量冗余和膨胀。在这些情况下，通常使用个体基因组的长度作为适应度函数的参数是个好主意，以便个体获得奖励（具有更高的适应值）以使用更少的补丁。因此，例如，如果个体A和B的PictureDif相同但A的补丁少于B，则A具有更高的适应度。

另一个问题是您提出的生殖操作员（即交叉操作）。为了使进化过程高效运作，您需要实现合理的勘探和开发平衡。这样做的一种方法是通过一组具有良好适应性相关性的生殖操作员 [1]，这意味着孩子的健康必须接近以适应其父母。

在单亲繁殖的情况下，您只需要找到正确的突变参数。然而，当涉及多父母繁殖（交叉）时，一种常用的技术是从同一2个父母中产生2个孩子（而不是1个）。对于第一个孩子，每个基因来自母亲，概率为0.2，父亲来自概率为0.8，而第二个孩子来自另一个方向。当然，在交叉之后，你可以做突变。

哦，还有一件事，对于变异算子，当你说

时

...在子元素中进行随机更改（通过随机数更改颜色，或将随机数添加到他的（x，y）坐标 - 或其节点）

使用高斯分布来改变颜色，坐标等是个好主意。

[1]进化计算：Kenneth A. De Jong的统一方法，第69页

遗传/进化算法 - 画家

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