論文の概要: Covariance Matrix Adaptation MAP-Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10752v1
• Date: Sun, 22 May 2022 06:01:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 15:01:26.757964
• Title: Covariance Matrix Adaptation MAP-Annealing
• Title（参考訳）: 共分散行列適応マップアニーリング
• Authors: Matthew C. Fontaine, Stefanos Nikolaidis
• Abstract要約: 我々はCMA-MAE(Covariance Matrix Adaptation MAP-Annealing)という新しい品質多様性アルゴリズムを提案する。 CMA-MAEは、いくつかのベンチマーク領域における現在の最先端QDアルゴリズムよりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5216935362914485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-objective optimization algorithms search for the single highest-quality solution with respect to an objective. In contrast, quality diversity (QD) optimization algorithms, such as Covariance Matrix Adaptation MAP-Elites (CMA-ME), search for a collection of solutions that are both high-quality with respect to an objective and diverse with respect to specified measure functions. We propose a new quality diversity algorithm, Covariance Matrix Adaptation MAP-Annealing (CMA-MAE), which bridges the gap between single-objective optimization and QD optimization. We prove that CMA-MAE smoothly blends between the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) single-objective optimizer and CMA-ME by gradually annealing a discount function with a scalar learning rate. We show that CMA-MAE has better performance than the current state-of-the-art QD algorithms on several benchmark domains and that its performance is empirically invariant to the archive resolution and robust to the discount function learning rate.
• Abstract（参考訳）: 単目的最適化アルゴリズムは、目的に対して単一の高品質な解を求める。 対照的に、Covariance Matrix Adaptation MAP-Elites (CMA-ME) のような品質多様性(QD)最適化アルゴリズムは、目標に対して高品質で、特定の測度関数に関して多様なソリューションの集合を探索する。 本稿では,CMA-MAE (Covariance Matrix Adaptation MAP-Annealing) という,単一目的最適化とQD最適化のギャップを埋めるアルゴリズムを提案する。 我々は,CMA-MAEが,分散行列適応進化戦略 (CMA-ES) とCMA-MEとをスカラー学習率で徐々に熱処理することにより,円滑に混合することを証明する。 CMA-MAEは、いくつかのベンチマーク領域における最先端QDアルゴリズムよりも優れた性能を示し、その性能はアーカイブの解像度に実験的に不変であり、割引関数学習率に頑健であることを示す。

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