多解优化中表型多样性的分析
神经与进化计算
2021-05-11 v1 机器学习
摘要
优化方法正越来越多地被用于寻找多样化的解集。我们在一个简单领域中比较了多目标优化、多模态优化与质量多样性中的解多样性。我们表明，多目标优化并不总是产生很高的多样性，多模态优化产生适应度更高的解，而质量多样性对遗传中性不敏感并创造出最具多样性的解集。使用自编码器自动发现表型特征，借助质量多样性产生了更具多样性的解集。最后，我们就何时使用何种方法给出建议。
引用
@article{arxiv.2105.04252,
title = {An Analysis of Phenotypic Diversity in Multi-Solution Optimization},
author = {Alexander Hagg and Mike Preuss and Alexander Asteroth and Thomas Bäck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.04252},
year = {2021}
}