利用质量-多样性进行原型发现
神经与进化计算
2018-07-26 v1
摘要
本文引入了一种迭代式计算机辅助构思流程，其建立在近期质量-多样性（quality-diversity）算法之上，该类算法搜索兼具多样性与高性能的解。利用降维来定义相似性空间，其中解被聚类为若干类。这些类由原型表示，并呈现给用户以供选择。在下一轮迭代中，质量-多样性聚焦于在所选类别内搜索。我们在 2D 翼型上进行了定量分析，而一个更复杂的 3D 后视镜域展示了计算机辅助构思如何有助于增强工程师的直觉，同时使其设计决策能够影响设计过程。
引用
@article{arxiv.1807.09488,
title = {Prototype Discovery using Quality-Diversity},
author = {Alexander Hagg and Alexander Asteroth and Thomas Bäck},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.09488},
year = {2018}
}
备注
Parallel Problem Solving using Nature 2018