蒙特卡洛精英：将质量-多样性选择作为多臂老虎机问题
神经与进化计算
2021-04-20 v1
摘要
进化搜索的一个核心挑战是需要在搜索空间的探索与高适应度区域的利用之间取得平衡。质量-多样性搜索明确地在种群的多样性与其质量之间走这条钢丝。本文通过将对亲本的选择视为多臂老虎机问题，扩展了流行的质量-多样性搜索算法MAP-Elites。使用上置信界的各种变体从搜索空间中未被充分探索但可能回报丰厚的区域选择亲本，可以加速新区域的发现并提升其存档的总体质量。本文测试了一种用于亲本选择的间接质量度量：亲本后代的存活率。结果表明，在三个不同的测试平台上，维持探索与利用之间的平衡可得到最多样且高质量的解决方案集合。
引用
@article{arxiv.2104.08781,
title = {Monte Carlo Elites: Quality-Diversity Selection as a Multi-Armed Bandit Problem},
author = {Konstantinos Sfikas and Antonios Liapis and Georgios N. Yannakakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08781},
year = {2021}
}
备注
Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, 9 pages, 6 figures, 3 tables