本文讨论了如何通过使用自动适应函数在进化艺术和设计算法中去除人为干预，提高计算机生成的艺术和设计的创造性和人性化，以达到创新性的目的，并提出了使用二代适应函数进化达尔文的抽象肖像作为示例，从而展示人工智能在艺术创作领域的应用前景。

Jan, 2010

本研究探讨了进化生成算法在音乐制作中的应用，以保护和增强人类创造力。通过将人类反馈融入差分进化算法，我们创作了六首歌曲，这些歌曲被提交给国际唱片公司，都收到了合同的邀约。除了测试这些方法的商业可行性之外，本文还考察了使用传统机器学习方法与进化算法进行内容生成的长期影响。当前的生成技术继续扩大规模，计算机生成内容超过人类创造的潜力逐渐增大，这种趋势带来了风险，即耗尽人类创建的训练数据库，可能导致生成机器学习模型越来越依赖于其随机输入函数用于生成新内容。与无目标随机函数引导的内容生成未来相比，我们的方法允许个性化的创造性探索，确保计算机辅助内容生成方法始终以人为中心并具有文化相关性。

Jun, 2024

研究原生与人工生命起源及自复制体在计算底层中的产生和动态，证明在缺少明确适应度地形的环境中，自复制体经由随机相互作用和自我修改可在计算底层中产生，并展示随着自复制体的崛起，逐渐出现更加复杂的动态。

Jun, 2024

本文讨论在虚拟世界中注入演化和自然选择机制，以生成复杂生物的丰富生态系统，包括设计个体生物、演化环境介质的特性和动态，以及个体与环境的表征关系。关键问题包括如何允许生物在少限制下演化新结构和功能，以及如何创造生物之间的相互联系以产生延续的进化活动。

Oct, 2017

生物进化、达尔文进化、迷因、信息和计算机革命是本研究的关键词，通过 Alan Turing 和 Richard Dawkins 的见解，研究表明这些关键词不仅适用于 DNA 中存储的基因，还适用于我们大脑中存储的迷因和计算机中存储的信息。

Feb, 2024

人工生命研究的目标是将 “我们所知的生命” 定位于 “可能存在的生命” 之内。对开放式进化的研究受制于两个基本问题，一个是如何在人工进化系统中复制开放式性质，另一个是人工进化系统中仅有一组系统无法做到启发启迪。本文认为文化进化不仅是开放式进化系统的另一实例，而且文化进化中的独特特征为我们提供了一个新的视角，我们可以从中评估基本属性，并提出新的问题。本文提供了文化作为进化系统的概述，突出人类文化进化作为开放式进化系统的有趣案例，并将文化进化置于开放式进化的（进化）框架下。我们提供了一组新问题，一旦我们将文化进化纳入开放式进化的框架内，就可以提出这些问题，并介绍我们可以通过提出这些问题而获得的关于开放式进化的进化共性方面的新见解。

Mar, 2022

数据驱动的计算机创意系统可结合创意领域和愉悦心理物理学数据来源，利用大数据分析技术产生新颖高质量的创意产物，本文以烹饪食谱和菜单为例展示了该方法。

Nov, 2013

本文提出了五个新的分类来研究进化算法，这些分类主要关注环境控制、搜索过程的解释和重复性、解决方案中输入和输出因果关系的理解、算法偏差的管理以及添加纠正措施的能力，同时也列举了现有算法的分类和未来研究方向。

Jun, 2019

研究发现，在自然界的生物结构和功能中寻找灵感，运用进化算法等自然启发算法最终可以提高数据科学和数据分析的表现，其中特别关注了四种算法的优化应用 —— 特征选择、超参数调整、知识发现和聚类优化。

Feb, 2022

通过演化策略与自定义场景参数化，进行半透明三角形的 3D 场景渲染，从而实现根据自由语言描述艺术家规范来查看的电影渲染，为艺术家更轻松地表达抽象 3D 艺术创意提供了新的方式。

Apr, 2023