這是我們早期帖子關於遺傳編程的更新。 改變的Qualia發布了[Ron Alsing]的想法的新實施。 它以50多邊形開頭，然後隨機將一個參數隨機改變每個優化步驟。 如果修改導致與目標圖像的差異較少，則它將其作為新的最佳DNA。 此搜索方法類似於模擬退火。 上述圖像是35900可能的1500個良好突變的結果。 實現允許您選擇任何類型的圖像，但是較小的意味著健身計算更快。 它使用
[r stevens的原始圖像]
[通過蠟質]
這是我們早期帖子關於遺傳編程的更新。 改變的Qualia發布了[Ron Alsing]的想法的新實施。 它以50多邊形開頭，然後隨機將一個參數隨機改變每個優化步驟。 如果修改導致與目標圖像的差異較少，則它將其作為新的最佳DNA。 此搜索方法類似於模擬退火。 上述圖像是35900可能的1500個良好突變的結果。 實現允許您選擇任何類型的圖像，但是較小的意味著健身計算更快。 它使用
[r stevens的原始圖像]
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