Medan evolutionära beräkningar och evolutionsrobotar hämtar inspiration från naturen, har de länge främst fokuserat på problem med prestandaoptimering. Men evolutionen i naturen kan tolkas som mer nyanserad än en enkel optimeringsprocess. I synnerhet, naturlig utveckling är en divergerande sökning som optimerar lokalt inom varje nisch som det samtidigt diversifierar. Denna tendens att upptäcka både kvalitet och mångfald på samma gång skiljer sig från många av de konventionella algoritmerna för maskininlärning, och föreslår därmed också en annan grund för att dra slutsatsen om den största potentialen för evolutionära algoritmer. I själva verket, flera senaste evolutionära algoritmer kallas kvalitet mångfald (QD) algoritmer (t.ex., nyhet söka med lokal konkurrens och MAP-Elites) har hämtat inspiration från denna mer nyanserade vy, syftar till att fylla ett utrymme av möjligheter med bästa möjliga exempel på varje typ av uppnåeligt beteende. Resultatet är en ny klass av algoritmer som returnerar ett arkiv av olika, högkvalitativa beteenden i en enda körning. Syftet med detta dokument är att studera tillämpningen av QD-algoritmer i utmanande miljöer (särskilt komplexa labyrinter) för att etablera sina bästa metoder för ambitiösa områden i framtiden. Förutom att ge insikt i fall när QD lyckas och misslyckas, undersöks ett nytt tillvägagångssätt som hybridiserar flera vyer av beteenden (kallas beteendekarakteriseringar) i samma kör, som lyckas övervinna några av de utmaningar som är förknippade med att söka efter QD med avseende på ett beteendekarakterisering som inte nödvändigtvis är tillräckligt för att generera både kvalitet och mångfald på samma gång.
Vi tar inspiration från en ny klass av evolutionära algoritmer som kallas belysningsalgoritmer eller kvalitetsdiversitetsalgoritmer REF.
Quality Diversity: A New Frontier for Evolutionary Computation
{'venue': 'Front. Robot. AI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}