遗传程序：蒙娜丽莎的演化

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Roger Asling 写了一个神奇的程序，它可以从数码图像生成一段“DNA”字符串，然后根据这个 DNA 画出多边形模块(patten)。随着模块的不断增长变异，会发现生成的图像越来越像原始的图案。在拿世界名画《蒙娜丽莎》做实验时，Roger 同学在重复运算了 904,314 次以后生成了50个多边形，从它组成的图形里已经隐约能看到那个神秘的微笑美女了。Roger的连接里有超大图。(需代理)

# update——

43 说 :

不就是信号处理的卷积和解卷积么

ACG 说 :

转一段某地方对这个新闻的评论：

这应该不能算是进化论的遗传算法吧， 这是神创论算法......

神已经设计好了一个最终模型（最优解， 在这里就是蒙娜丽莎的原作）， 然后往那个上面慢慢地修正 （而且算法里没有□□， 只有变异， 每次改变一下 DNA序列， 看来是单性繁殖的）。
遗传算法的目的是为了找到那个未知的最优解， 有一个类似自然选择的优胜劣汰的评估的函数来评估每次的得出来的解， 然后试图找到最优的解。

这个是既然已经知道最优解了， 每次把他的序列往解的方向修改一小点， 当然最后最收敛到最后的解了。 这个当然也可以说是遗传算法， 只不过它的评估函数就是他的解。 知道最优解了往解上靠， 和不知道解要求解， 我觉得还是挺不一样的。

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