為了進一步提高生成的基準地圖的多樣性和代表性，可以考慮以下幾個策略：
擴展多樣性度量的範疇：除了目前使用的障礙物數量和KL散度等度量外，可以引入更多的多樣性度量，例如地圖的形狀特徵、連通性指標和路徑複雜度等。這樣可以更全面地捕捉地圖的特徵，從而生成更具多樣性的地圖。
引入隨機性和變異性：在生成過程中引入隨機性，例如隨機改變障礙物的佈局或形狀，這樣可以增加生成地圖的變異性。此外，可以考慮使用進化算法中的變異操作，進一步促進地圖的多樣性。
多目標優化：設計多目標優化框架，將多個目標函數結合在一起，例如同時最大化地圖的難度和多樣性。這樣可以生成在不同算法上表現良好的地圖，從而提高基準地圖的代表性。
使用生成對抗網絡（GAN）：考慮使用生成對抗網絡來生成地圖，這種方法可以通過對抗訓練來生成更具多樣性和真實感的地圖，並且能夠捕捉到更複雜的模式。