33、适应度与新颖性的结合:进化艺术的新篇章

适应度与新颖性的结合:进化艺术的新篇章

1. 引言

在计算创造力的研究中,一个普遍的观点是,如果一个问题的解答既实用又新颖,那么这个解答就被认为是具有创造性的。这种定义特别适用于图像生成领域。尽管基于表达的进化艺术理论上能够生成任何可能的图像,但在实践中,由特定系统生成的图像往往具有相似的整体外观。为了克服这一局限性,研究者们开始探索如何将新颖性搜索引入进化艺术中,以促进多样化和适应度的双重提升。

2. 新颖性搜索的背景

新颖性搜索(Novelty Search)是近年来在优化问题中广受欢迎的一种方法,尤其在机器人学和艺术等领域得到了广泛应用。Lehman和Stanley首次形式化了新颖性搜索算法,旨在重视每个图像的独特性。对于每个个体,都会计算一个新颖性分数,考虑到它的邻居和一个包含最新型个体的存档。每个新颖性分数的计算都需要使用差异度量,在被评估的个体和从种群及存档中选择的一组邻居之间进行表现型比较。

2.1 新颖性分数的计算

新颖性分数的计算公式如下:
[ \text{nov}(indeval) = \frac{1}{k} \sum_{j=1}^{k} \text{dissim}(indeval, ind_j) ]

其中, dissim 表示所选的差异性度量,而 ind_j 表示与个体 indeval 相比,第 j 个最相似的个体。

3. 新颖性搜索的应用

3.1 具象图像的进化

在进化具象图像的过程中,传统适应

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员工程实践者提供系统化的潮汐建模计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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