【正文】 rt系統(tǒng)中IM和CEA中的什么參數(shù)對于人口多樣性是重要的？（3） 采用上述中的任何方法，種群多樣性的增加會導(dǎo)致低效率的搜索行為（即較慢的適應(yīng)性的增加）么？（4） 在以前的工作中，我們已經(jīng)研究了自定義遺傳操作（它執(zhí)行本地搜索來增加多樣性）的影響在隨機交配EA中。Cant180。Araujo等測試了一些遷徙者選擇政策（選擇最適者生存，隨機選擇，選擇最不同的），發(fā)現(xiàn)交換島嶼之間最不同的遷徙者往往會導(dǎo)致有效的搜索行為和高水平的種群多樣性[3]。然后我們通過Stricker和Orengo (IVB部分)用一個圖像函數(shù)來計算表型多樣性，同時我們描述了我們用來作為我們適應(yīng)度函數(shù)的Ralph 和 Rossaesthetic審美度量（IVC部分）。Ralph 和 Ross的鐘形曲線。E、 隨機交配我們用為其他實驗充當(dāng)基線的一個標(biāo)準(zhǔn)隨機交配模型進行實驗。G、 細(xì)胞EA我們用大小為256的種群實現(xiàn)一個細(xì)胞EA。IM配置更高）的IM好一點。圖4顯示出了對于IM,MK和CEA的適應(yīng)性的進展。我們已經(jīng)包括了我們標(biāo)準(zhǔn)隨機EA和對于完整性增大的配置（Pan2）之間的比較，但是因為Pan2配置用了更多的估計，我們發(fā)現(xiàn)有結(jié)構(gòu)化的種群的對比是不公平的，且因此，我們選擇阻止這種比較。當(dāng)我們比較CEA結(jié)果與IM的結(jié)果，我們可以看到，2 個CEA配置（CEA3，CE2）在表型多樣性方面得分比在表型多樣性上MK最壞的表現(xiàn)者（MK1）差。下一步，我們看到，結(jié)構(gòu)化種群的所有使用對基因型多樣性和表型多樣性的發(fā)展都有積極影響。在用Multikulti的算法的5個實驗中，每個島嶼將其最遙遠的個體送到其他島嶼。我們通過計算在種群中每個個體間的平均距離（基因型或表型）來計算種群多樣性。為此我們實現(xiàn)了Stricker和Orengo 的圖像距離函數(shù)。首先，我們用了我們的兩個距離函數(shù)。島嶼的獨立本性阻止了整個種群被一個活個別個體所統(tǒng)治，個人的交換可以防止在島上過早收斂。窗體頂端用島模式來保持種群的多樣性也得到了廣泛的研究，很好的概述是在[23]和[1]中。本文是在一系列維持人口多樣性進化藝術(shù)方面中第二篇。Margaret Boden描述了三個方面的創(chuàng)新：組合，探索和有變革性的創(chuàng)意。為了達到這個目的，我們用使用了隨機交配模型的美化圖片的無監(jiān)督進化（在這循環(huán)中未使用人類）進行了幾個實驗，其中這個模型是一個分布式孤島模型（一個最優(yōu)選擇模式和一個目標(biāo)算法。種群多樣性的喪失會導(dǎo)致效率低下的搜索行為，并可能導(dǎo)致過早收斂。出于這個原因，我們認(rèn)為，人口的多樣性是一個重要的問題在監(jiān)督和無監(jiān)督的進化藝術(shù)中。Ⅱ相關(guān)工作窗體頂端在EC中維持種群的多樣性是一個重要的話題，關(guān)于這個專題的文獻是廣泛的。Ⅲ 結(jié)構(gòu)化種群窗體頂端在一個規(guī)范的EA中個人的選擇為交叉和變異通常是涉及整個種群的，這就是所謂的隨機交配模型。一個CEA有一個特定形式的結(jié)構(gòu)種群，例如，一維線，二維環(huán)，或2D網(wǎng)格（平坦或環(huán)狀的）。該度量由表達式節(jié)點的節(jié)點比較執(zhí)行節(jié)點，計算兩個表達式樹之間的距離。計算需要多個步驟，詳見[20]。為了對比自定義的基因操作和結(jié)構(gòu)化種群的使用，我們在一個隨機交配EA中用這些自定義的基因操作（我們稱這個配置為Pan2）做了另一個實驗。在我們的CEA實驗4和5（cea4，cea5，見表5），我們分別使用328和644的布局。這些步驟由遷移時間間隔引起的，以及每個步驟的長度對應(yīng)于遷移間隔的長度（或3或5）。在圖5中，我們在每一個配置的最后一代（第20代）呈現(xiàn)了一個正?；牡梅?。窗體頂端在我們的介紹中，我們提到，本文是關(guān)于在EvoArt中種群的多樣性系列中第二篇。有趣的是，注意到有更多島嶼的配置超過20代后在表型多樣性方面表現(xiàn)的更好。