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摄影师左瞳儿童摄影教学后期教程

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摄影师左瞳教程简介

这是作者发布的第027号插件，提供了一个供学习使用的交互式遗传算法（IGA）源码。可以对这段不长的代码进行各种改造，完成自己感兴趣的任务。

这个IGA原型跟很多开源算法代码不太一样的是，它可以完成一个真实的任务，即配色设计——你可以把它当成一个“秘密花园”填色游戏的自动版。如果对CorelDraw的VBA足够熟悉的话，可以把配色改成图形设计或更复杂的设计任务，甚至把代码移植到其他支持VBA的平台上，如Solidworks。

选择配色作为任务载体是因为配色实施起来最简单。实际上，这个IGA原型最初是在Solidworks上针对3D参数模型编写的。3D版的 IGA代码我会另找时间整理共享，它比色彩设计要复杂得多，对初始模型的定义有特殊要求，并且需要借助外部数据文档来保存产品模型的进化数据。这些规范化的准备工作可以统称为“编码”——诸般法门做齐后程序才会同意干活。

这个开源插件主要面向编程学习者（特别是设计研究者），所以本文的讲解会啰嗦一些，不像以前只是简单的使用说明了。由于简化了很多内容，这个插件实际上效果不是很好。它只是展示一下IGA是如何运行的，有兴趣研究的人可以继续修改完善。

1.交互式遗传算法简介

交互式遗传算法（Interactive Genetic Algorithms，IGA）是进化算法大家族的一个比较边缘化的小分支。

遗传算法的基本原理是模拟生物种群的优胜劣汰，通过个体的交配繁衍代代演化直至产生最优个体。对设计问题而言，这里的“个体”就是指设计方案了；“交配繁衍”则是指设计方案的参数重组或参数调整（变异），直到出现最佳的参数组合。设计方案的“参数”是个统称，它包含所有可被设计师操作的设计要素，如尺寸、形态、色彩、材质、零部件等等。

本文的IGA代码案例中，设计参数只有一种，即色彩。

说IGA边缘化，是因为自动生成的设计方案的优劣需要人来交互评价（所以叫交互式遗传算法）。一般的遗传算法都是使用某个标准自动计算，不需要人参与，如解方程：评价标准就是方程的等号左右两边差多少，差的越少越好，一点不差就表示等号成立，方程成功解出。但是对设计问题，让程序来判断哪个方案更好很困难，尤其是牵涉到美学之类的主观评价标准。所以需要人的介入。

人进行评价效率自然不会高，所不能像一般的遗传算法进化个成千上万代才出结果。十几代已经够多了，所以效果会打折。因此IGA在某些情况下就是一种不得已退而求其次的选择，效率低就低吧，人的角色不能少。至于效率问题，就得研究其他方法来弥补了。所以IGA的学术论文大部分在讨论如何提高进化效率和进化效果，以及搜索的全面性，以免收敛太快错过了潜在的更好的方案。

IGA的研究文献很多，这里就不多扯了，看懂了这个插件再学会修改，就可以做些自己的东西了。

插件的核心部分约200行。后来为了形成一个完整的插件又补充了一些增加程序稳健性的语句（如判断输入合法性），现在这个程序有500多行。