目录
- 1.背景
- 2.算法原理
- 2.1算法思想
- 2.2算法过程
- 3.结果展示
- 4.参考文献
1.背景
2022年，A Kaveh等人受到绘画艺术启发，提出了减法平均优化器（Stochastic Paint Optimizer，SPO）。
2.算法原理
2.1算法思想
SPO将搜索空间模拟为画布，并应用不同的颜色组合来寻找最佳颜色。四个简单的颜色组合规则，不需要任何内部参数，为SPO提供了很好的探索和利用。（PS：RGB空间三原色（红、绿、蓝）可以组合出不同颜色，论文这里才用四种基底）
2.2算法过程
SPO主要步骤包括创建初始油漆、油漆聚类、油漆组合和停止控制。搜索空间被指定为画布，并绘制为包含一些颜色作为设计变量的解决方案。根据其相应的美丽指数(目标函数值)对涂料进行评价和排序。任何应用于画布上的新颜色都是作品感知的组成部分。因此，每种颜色都有其等级(值)根据色轮类别原色(最好)，次色(好)和第三色(最差)。
模拟组合技术
在形成模拟色时，选择一种颜色作为主导色，另一种作为支撑色，最后一种作为重音色。新的颜色可以用另外三种颜色定义：
C new, 1 = C i + rand. ( C i + 1 − C i − 1 ) (1) C_{\text{new,}1}=C_i+\text{rand.}(C_{i+1}-C_{i-1})\tag{1} Cnew,1=Ci+rand.(Ci+1−Ci−1)(1)
互补组合技术
在轮盘上彼此相对的颜色被称为互补色，互补色的高对比度，特别是在最大饱和度下使用时，产生生动的外观。这种技术结合了两种相反的颜色(比如说最好的和最差的)，并将它们添加到现有的颜色：
C n e w , 2 = C i + r a n d . ( C P i − C T i ) (2) C_{\mathrm{new},2}=C_i+\mathrm{rand}.(C_{\mathrm{Pi}}-C_{\mathrm{Ti}})\tag{2} Cnew,2=Ci+rand.(CPi−CTi)(2)
该技术试图将现有的解决方案推向最佳解决方案，而远离最差解决方案。
三元组合技术
利用三种颜色的一部分平均值和整个主色来创建新颜色:
C n e w , 3 = C i + r a n d . ( C P i + C S i + C T i 3 ) (3) C_{new,3}=C_i+\mathrm{rand.}\left(\frac{C_{\mathrm{Pi}}+\mathrm{C_{Si}}+C_{\mathrm{Ti}}}3\right)\tag{3} Cnew,3=Ci+rand.(3CPi+CSi+CTi)(3)
该技术通过将颜色的不同状态进行组合，以创建新的解。其中，最优解、中间解和最差解的均值被用来生成新的解。
四元组合技术
这种技术将四种颜色分组为两对互补的矩形或四色，提供了丰富的配色方案。在这种技术中，如果一种颜色占主导地位，配色方案效果会更好。该技术需要四种颜色类别，其中三个可以从三个预定义的类别中选择，而最后一个需要定义。这种技术旨在提供一个强大的随机搜索，以帮助算法避免陷入局部解决方案。
C n e w , 4 = C i + ( r a n d 1 . C P i + r a n d 2 . C T i + r a n d 3 . C S i + r a n d 4 . C r a n d ) / 4 (4) C_{\mathrm{new,4}}=C_{i}+(\mathrm{rand}_{1}.C_{\mathrm{Pi}}+\mathrm{rand}_{2}.C_{\mathrm{Ti}}+\mathrm{rand}_{3}.C_{\mathrm{Si}}+\mathrm{rand}_{4}.C_{\mathrm{rand}})/4\tag{4} Cnew,4=Ci+(rand1.CPi+rand2.CTi+rand3.CSi+rand4.Crand)/4(4)
伪代码
流程图
3.结果展示
4.参考文献
[1] Kaveh A, Talatahari S, Khodadadi N. Stochastic paint optimizer: theory and application in civil engineering[J]. Engineering with Computers, 2022: 1-32.
