这是一篇关于使用进化算法创建低多边形 Ruby 标志版本的博客文章，主要内容如下：

• 进化算法概述：受生物系统启发，进化算法通过生成大量潜在解决方案并相互竞争来挖掘独特想法，适用于想要“足够好”的解决方案而非绝对最优的情况。图像重建过程始于创建随机多边形图像的种群，通过比较每个成员与目标图像的相似度（即 fitness）来选择父母并进行交叉和变异，重复此过程直到找到满足目标的成员。
• Petri Dish 框架：Petri Dish 框架是一个 Ruby 宝石，实现了进化算法结构，通过提供成员、评估 fitness 的方式、遗传算子和停止条件等参数来运行算法。
• 理解目标：定义要逼近给定灰度图像的三角形集合为目标，将每个顶点编码为 (x,y) 坐标和灰度值作为决策变量，限制图像尺寸和颜色空间为搜索空间的约束条件。
• 成员表示：需要将问题编码为算法可理解的格式，包括输入目标图像、种群成员的基因和重建的输出图像。使用 Magick 宝石读取、处理和比较图像，用 Struct 定义 Point 表示基因，用 PetriDish::Member 类表示种群成员。
• 种群初始化：通常随机初始化种群，但也可先均匀分布点再随机分配灰度值，以避免早期浪费。
• 适应度函数：用于评估成员解决问题的程度，rmagick 库的 Image#difference 方法适合计算归一化平均误差作为适应度得分，通过求逆和平方来调整误差，使其更敏感于解决方案的质量。
• 遗传算子：包括选择、交叉、变异和替换。选择采用适应度比例选择（轮盘赌选择），交叉使用随机中点交叉，变异采用微调突变，替换可采用代际替换或精英主义。
• 最终配置与结果：给出实际实现的配置，包括种群大小、突变率、精英主义率等参数。主观分析结果显示算法在早期有很大成功，后期改进逐渐减小；数据可视化分析表明适应度趋势、像素灰度值变化等，尽管算法继续找到更适合的成员，但收敛到的解决方案不一定是最佳的。
• 结论：进化算法有广泛应用，此例展示了其在图像重建中的应用，还推荐了相关学习资源和代码。

脚注：

1. 学术研究常用 Python 等语言，生产用 C++或 Rust，娱乐用 Ruby。
2. Danny Guinther 的博客介绍 Ruby 尾调用优化。
3. 关于 Hash、Struct、Data 和 Class 的性能基准测试。
4. 归一化平均量化误差的定义。
5. 不反转误差的结果是得到反相图像。
6. 0.1 的突变率较高，适合特定配置。
7. 对算法成功的主观判断，需有衡量算法性能的方法。
8. 未详细探讨性能调整和超参数设置。
9. 用生成计数代替墙时间或 CPU 时间作为算法性能的衡量。
10. 未讨论 CPU 和内存性能调优。