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2024-08-17 09:34本頁面
【正文】 多畫展覽的功能。我們已經(jīng)用很多美學(xué)的度量，進行許多實驗，我們選擇了Ralph 和Ross的鐘形曲線在本文的實驗中，因為它可以被看作是一個“難”審美尺度。每個圖像特征被分配一個權(quán)重w且權(quán)重示于表I中.C、 Ralph 和 Ross的鐘形曲線窗體頂端在本文中的所有試驗中，我們使用了一個審美尺度的適應(yīng)度函數(shù)。這個函數(shù)dso計算了兩個圖像Ia和Ib的距離通過計算兩個圖像的特征向量va和vb，窗體底端其中N是圖像的特征數(shù)量（在我們的實現(xiàn)中，N=12，看表Ⅰ上的12個圖像）。因此，有必要使用圖像距離函數(shù)來計算個體之間的表型距離。在EvoArt系統(tǒng)這一觀察將是非常難以維護。該指標(biāo)使用幾個規(guī)則的不同類型的節(jié)點（文字，函數(shù)，空等），詳情可參考文獻[17]。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。art和N39。在第IVD節(jié)中，我們描述了在本文中所描述的實驗中所用的方法。emeth距離函數(shù)來計算基因型函數(shù)。為表示樹（IVA部分）我們用Ek180。Ⅳ實驗裝置這部分，我們簡單介紹一下我們的實驗裝置。因為選擇只能在局部鄰域上進行，所以適應(yīng)個體的傳播是很慢的，CEA通常比EA更具有探索性。一個CEA定義了每一個個體的鄰域且選擇只能在這鄰域上進行。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）。細胞進化算法：另一個著名的空間結(jié)構(gòu)想法額實現(xiàn)是細胞進化算法（CEA）。作者稱他們的選擇策略為“Multikulti”。 IM的良好概述是[23]和[1]。一些研究人員已經(jīng)報道了用IM所得的有希望的結(jié)果，但使用的IM附帶額外的復(fù)雜性。熱門島嶼拓?fù)涫黔h(huán)，完全連接，小世界，隨機的和動態(tài)的。在一定的時間間隔（遷徙時間間隔）島嶼之間交換的一個或多個個體（遷移大?。９聧u模型：在空間結(jié)構(gòu)種群的一個著名的例子是島型或IM。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。窗體頂端細胞EA起源于在20世紀(jì)90年代初期EA的并行化的工作，該領(lǐng)域的一個很好的概述是[23]。uPaz調(diào)查了不同的移民政策的影響。窗體頂端關(guān)于IM的文獻是廣泛的，最明顯的是在作用在IM特定參數(shù)（如遷移的大小，間隔等）。Araujo和Merelo用喜歡“不同的”個體交換（相對于在傳統(tǒng)的個體被交換的策略）擴展了標(biāo)準(zhǔn)孤島模型EA；他們命名他們的算法M為ultikulti算法[3]。使用這種方法，在藝術(shù)輸出時，他們的系統(tǒng)能夠維持高的水平的多樣性。用窗體頂端已經(jīng)有一些人口多樣性的生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)意維護出版物。在以前的工作中，我們?yōu)榻徊婧妥儺惒僮魇褂靡粋€基因型距離函數(shù)和表型的距離函數(shù)來執(zhí)行本地搜索步驟。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。在第四節(jié)，我們描述了我們的適應(yīng)性函數(shù)，我們用來衡量種群多樣性的兩個距離函數(shù)和我們的實驗。帶有擴展的基因初始化，變異和交叉的隨機交配的EA相比較于結(jié)構(gòu)化人口（IM,帶有多目標(biāo)的IM和CEA）有哪些好處在本文的其余部分的結(jié)構(gòu)如下；首先我們在第二部分討論了相關(guān)工作。同時在本文中，我們對比了標(biāo)準(zhǔn)，有兩種模式的結(jié)構(gòu)化人群的隨機交配EA模式；島模式或IM和蜂窩進化算法或CEA。在以往的工作中，我們調(diào)查了自定義交叉，變異和初始化對人口密度的影響。 Orengo, 詳見IVB.）來計算表型多樣性。兩個不同的視覺圖像可以通過一種審美度量收到同樣的適應(yīng)度評價。我們認(rèn)為，這種假設(shè)在EvoArt的領(lǐng)域內(nèi)并不能站穩(wěn)腳跟。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。這兩種
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