T-DominO:以质量-多样性与锦标赛支配目标探索多准则
神经与进化计算
2022-07-05 v1
摘要
现实世界的设计问题是约束、目标与特征混杂的组合。探索这些问题空间可被定义为多准则探索(MCX)问题,其目标是产生一组在多个目标上高性能且多样化的解,同时避免在任何目标上表现低下。质量-多样性算法产生所需的设计变异,但通常只考虑单一目标。我们提出一种新的排序方法T-DominO,专门设计用于处理MCX问题中的多目标。T-DominO相对于存档中的其他解对个体进行排序,偏好性能均衡的个体而非以其他目标为代价在少数目标上表现出众的个体。在每个MAP-Elites格子中仅保留一个均衡解,维持了存档的视觉可及性——这是设计探索的一大优势。我们在一组易于理解的基准上阐释了我们的方法,并在一个多目标现实世界架构案例研究中展示了其潜力。
引用
@article{arxiv.2207.01439,
title = {T-DominO: Exploring Multiple Criteria with Quality-Diversity and the Tournament Dominance Objective},
author = {Adam Gaier and James Stoddart and Lorenzo Villaggi and Peter J Bentley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.01439},
year = {2022}
}
备注
Originally published in: Parallel Problem Solving from Nature (PPSN)