我正在尝试实施新颖性搜索；我理解为什么它比标准的基于遗传算法的解决方案能更好地工作，后者只是根据目标进行奖励。我正在解决一个问题，该问题需要在以原点为中心的二维框中生成固定数量的点。在这个问题中，我如何识别哪些是新的点配置？
注意：我想到了一种方法：我们将点的一个配置的平均值称为该配置中所有点的平均值（假设这个元组是，我们存储所有配置的平均值到现在为止，现在对于一个新配置来说，它的新颖性可以定义为这个新配置的平均值与(m_x, m_y)的距离。
但我认为它不会有很大的作用，因为一些非常不同的点配置也可以有同样的意思。