論文の概要: An Analysis of Phenotypic Diversity in Multi-Solution Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04252v1
- Date: Mon, 10 May 2021 10:39:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-11 20:08:31.579173
- Title: An Analysis of Phenotypic Diversity in Multi-Solution Optimization
- Title（参考訳）: 多解最適化における現象型多様性の解析
- Authors: Alexander Hagg, Mike Preuss, Alexander Asteroth, Thomas B\"ack
- Abstract要約: マルチモーダル最適化は高い適合性ソリューションを生み出し、品質の多様性は遺伝的中立性に敏感ではない。
オートエンコーダは表現型特徴を自動的に発見するために使用され、品質の多様性を備えたさらに多様なソリューションセットを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 118.97353274202749
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: More and more, optimization methods are used to find diverse solution sets.
We compare solution diversity in multi-objective optimization, multimodal
optimization, and quality diversity in a simple domain. We show that
multiobjective optimization does not always produce much diversity, multimodal
optimization produces higher fitness solutions, and quality diversity is not
sensitive to genetic neutrality and creates the most diverse set of solutions.
An autoencoder is used to discover phenotypic features automatically, producing
an even more diverse solution set with quality diversity. Finally, we make
recommendations about when to use which approach.
- Abstract（参考訳）: 様々な解集合を見つけるために最適化法が益々用いられる。
我々は,多目的最適化,マルチモーダル最適化,品質多様性におけるソリューションの多様性を,単純なドメインで比較する。
マルチオブジェクト最適化は必ずしも多様性を生んでいるわけではなく、マルチモーダル最適化はより高い適合性ソリューションを生み出し、品質の多様性は遺伝的中立性に敏感ではない。
オートエンコーダは表現型特徴を自動的に発見するために使用され、品質の多様性を備えたさらに多様なソリューションセットを生成する。
最後に、そのアプローチをいつ使うべきかを推奨します。
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