遺傳/進化算法 - 畫家

我的任務：遺傳/進化算法 - 畫家

創建使用原語只（如三角形或東西）一個程序複製的圖片（作爲輸入）。該程序應該使用演化算法來創建輸出圖片。

我的問題：

我需要創造的算法，創建人口和檢查他們（多少 - 以％ - 他們輸入圖像匹配）。我有一個想法;你可以在下面找到它。

所以，我從你想要的：建議（如果你發現我的想法不是那麼糟糕），或靈感（也許你有更好的想法？）

我的想法：

假設我只使用三角形來構建輸出圖片。

我的第一羣是P圖片（通過使用Ť隨機生成的三角形產生 - 稱爲元件）。

我檢查我的適應度函數的人口每天的照片，並選擇其中電子精英和人口的其餘部分只是刪除：

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

最好使用這種方式來創建下一個人羣：

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; 
    }

所以它很簡單。只有變異需要評論：因此，小孩中的元素X與父母中的X不同的概率總是很小。爲此，我們對子元素進行隨機更改（通過隨機數改變其顏色，或將隨機數添加到他的（x，y）座標或他的節點）。

所以這是我的想法...我沒有測試它，沒有編碼。請檢查我的想法 - 你對此有何看法？

來源

2013-12-13 Mr.Qbs

你也許可以嘗試改變目標函數，以便在開始時嘗試匹配比單個像素更大的補丁。也許應用過濾器以使圖片和候選人變得粗糙，並且可以以這樣的方式進行交配和變異，即一個這樣的補丁內的所有元素都會被移動。逐漸減小補丁的大小，直到達到像素。（現在我想起它，就像在遺傳算法中使用模擬退火一樣。） – Fortunato

[This blog post]（http://rogeralsing.com/2008/12/07/genetic-programming-evolution-of-mona- lisa /）似乎詳細描述了你想要達到的目標，儘管他沒有從每一步中的人口中選擇，只是將它與以前的迭代進行比較。這種感覺更像是模擬退火，而不是遺傳給我的任何東西，但是我認爲仔細觀察它會對你有價值。 –

我會使每個孩子的動態補丁數量變化，並獲得變異操作以插入/刪除具有某些（低）概率的補丁。當然，這可能會導致兒童基因組中的冗餘和膨脹。在這些情況下，使用個體基因組的長度作爲適應度函數的參數通常是一個好主意，這樣個人可以獲得獎勵（具有更高的適應值），以便使用更少的補丁。例如，如果個人A和B的PictureDif相同，但A的補丁少於B，則A具有更高的適應性。

另一個問題是你提出的繁殖算子（即交叉操作）。爲了使演化過程高效工作，您需要實現合理的勘探和開採平衡。這樣做的一種方式是讓一組生殖操作者展現良好的適合度相關性 [1]，這意味着對於其父母的適應度，子女的適合度必須爲關閉。

在單親繁殖的情況下，您只需要找到正確的突變參數。然而，當涉及到多父母再生產（交叉）時，常用的技術之一是從同一個2位父母中產生2個孩子（而不是1個）。對於第一個孩子來說，每個基因來自母親的概率爲0.2，父親的概率爲0.8，而第二個孩子則以相反的概率出現。當然，在交叉之後，你可以做突變。

哦，還有一兩件事，對於變異操作，當你說

...讓隨機變化在元素的孩子（由隨機數改變自己的顏色，或添加隨機數到他（X，Y）座標 - 或者他的節點）

它使用高斯分佈改變顏色是個好主意，協調等

[1]進化計算：Kenneth A. De Jong的統一方法，第69頁

來源

2013-12-17 03:54:34

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