MAP-Elites 性能的多目标分析
神经与进化计算
2018-06-08 v2
摘要
在某些复杂的优化任务中，有必要使用多种度量来表征不同算法的性能。本文提出了一种将序数效应量与 Pareto 支配相结合的方法来分析此类情况。由于该方法是序数的，即使性能度量的尺度不同，它也能在不同的优化任务间泛化。通过一个案例研究，我们表明该方法能够发现并量化使用传统的逐度量分析难以推导出的关系。该案例研究将该方法应用于使用 MAP-Elites 算法演化机器人控制器库的过程。在此，我们分析了大量参数化设置下的搜索性能；在四种不同的机器人形态上，改变突变大小与算子类型以及映射分辨率。我们表明，突变的平均幅度对结果的影响大于其精确分布。
引用
@article{arxiv.1803.05174,
title = {Multi-objective Analysis of MAP-Elites Performance},
author = {Eivind Samuelsen and Kyrre Glette},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.05174},
year = {2018}
}
备注
Text as submitted to, and rejected by ALIFE 2018, reformatted in IEEEtran