設計更有效的目標函數和多樣性度量以捕捉地圖的全局模式，可以考慮以下幾個方面：
全局特徵提取：在目標函數中引入全局特徵，例如地圖的整體連通性、障礙物的分佈均勻性和路徑的可達性等。這些特徵可以幫助更好地評估地圖的整體結構和難度。
動態調整目標權重：根據生成過程中的反饋動態調整目標函數的權重，這樣可以在生成過程中更靈活地平衡不同目標之間的關係，從而更好地捕捉全局模式。
多層次度量：設計多層次的多樣性度量，從局部到全局進行評估。例如，可以先評估局部區域的多樣性，再綜合考慮整個地圖的多樣性，這樣可以更全面地反映地圖的特徵。
結合機器學習技術：利用機器學習技術來學習地圖的特徵，通過訓練模型來自動生成目標函數和多樣性度量，這樣可以提高生成的效率和效果。