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攝影師左瞳兒童攝影教學(xué)后期教程

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攝影師左瞳教程簡介

這是作者發(fā)布的第027號插件，提供了一個供學(xué)習(xí)使用的交互式遺傳算法（IGA）源碼?？梢詫@段不長的代碼進行各種改造，完成自己感興趣的任務(wù)。

這個IGA原型跟很多開源算法代碼不太一樣的是，它可以完成一個真實的任務(wù)，即配色設(shè)計——你可以把它當(dāng)成一個“秘密花園”填色游戲的自動版。如果對CorelDraw的VBA足夠熟悉的話，可以把配色改成圖形設(shè)計或更復(fù)雜的設(shè)計任務(wù)，甚至把代碼移植到其他支持VBA的平臺上，如Solidworks。

選擇配色作為任務(wù)載體是因為配色實施起來最簡單。實際上，這個IGA原型最初是在Solidworks上針對3D參數(shù)模型編寫的。3D版的 IGA代碼我會另找時間整理共享，它比色彩設(shè)計要復(fù)雜得多，對初始模型的定義有特殊要求，并且需要借助外部數(shù)據(jù)文檔來保存產(chǎn)品模型的進化數(shù)據(jù)。這些規(guī)范化的準(zhǔn)備工作可以統(tǒng)稱為“編碼”——諸般法門做齊后程序才會同意干活。

這個開源插件主要面向編程學(xué)習(xí)者（特別是設(shè)計研究者），所以本文的講解會啰嗦一些，不像以前只是簡單的使用說明了。由于簡化了很多內(nèi)容，這個插件實際上效果不是很好。它只是展示一下IGA是如何運行的，有興趣研究的人可以繼續(xù)修改完善。

1.交互式遺傳算法簡介

交互式遺傳算法（Interactive Genetic Algorithms，IGA）是進化算法大家族的一個比較邊緣化的小分支。

遺傳算法的基本原理是模擬生物種群的優(yōu)勝劣汰，通過個體的交配繁衍代代演化直至產(chǎn)生最優(yōu)個體。對設(shè)計問題而言，這里的“個體”就是指設(shè)計方案了；“交配繁衍”則是指設(shè)計方案的參數(shù)重組或參數(shù)調(diào)整（變異），直到出現(xiàn)最佳的參數(shù)組合。設(shè)計方案的“參數(shù)”是個統(tǒng)稱，它包含所有可被設(shè)計師操作的設(shè)計要素，如尺寸、形態(tài)、色彩、材質(zhì)、零部件等等。

本文的IGA代碼案例中，設(shè)計參數(shù)只有一種，即色彩。

說IGA邊緣化，是因為自動生成的設(shè)計方案的優(yōu)劣需要人來交互評價（所以叫交互式遺傳算法）。一般的遺傳算法都是使用某個標(biāo)準(zhǔn)自動計算，不需要人參與，如解方程：評價標(biāo)準(zhǔn)就是方程的等號左右兩邊差多少，差的越少越好，一點不差就表示等號成立，方程成功解出。但是對設(shè)計問題，讓程序來判斷哪個方案更好很困難，尤其是牽涉到美學(xué)之類的主觀評價標(biāo)準(zhǔn)。所以需要人的介入。

人進行評價效率自然不會高，所不能像一般的遺傳算法進化個成千上萬代才出結(jié)果。十幾代已經(jīng)夠多了，所以效果會打折。因此IGA在某些情況下就是一種不得已退而求其次的選擇，效率低就低吧，人的角色不能少。至于效率問題，就得研究其他方法來彌補了。所以IGA的學(xué)術(shù)論文大部分在討論如何提高進化效率和進化效果，以及搜索的全面性，以免收斂太快錯過了潛在的更好的方案。

IGA的研究文獻很多，這里就不多扯了，看懂了這個插件再學(xué)會修改，就可以做些自己的東西了。

插件的核心部分約200行。后來為了形成一個完整的插件又補充了一些增加程序穩(wěn)健性的語句（如判斷輸入合法性），現(xiàn)在這個程序有500多行。