✨新颖性搜索（NS）算法详解与实现💡

在人工智能领域，新颖性搜索（Novelty Search, NS）是一种突破传统优化框架的独特算法。不同于以目标为导向的传统方法，NS专注于探索解空间中的多样性，通过奖励新颖性而非直接目标性能来引导进化过程。🌟

首先，NS的核心在于定义“新颖性”指标。通常使用最近邻法计算个体与已有解集的距离，距离越大，新颖性越高。这种机制鼓励算法跳出局部最优，探索未知区域。🎯

实现NS时，需构建一个适应度函数，将目标函数与新颖性评分结合。同时，采用种群进化策略，如遗传算法，确保种群多样性。随着时间推移，算法不仅能找到创新解，还能避免陷入停滞。🌱

NS广泛应用于机器人路径规划、艺术创作等领域，展现了其强大的创造力和适应力。🌈

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