論文の概要: Synergizing Quality-Diversity with Descriptor-Conditioned Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08632v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 19:13:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:08:44.026418
• Title: Synergizing Quality-Diversity with Descriptor-Conditioned Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Descriptor-Conditioned Reinforcement Learning による品質多様性の相乗化
• Authors: Maxence Faldor, Félix Chalumeau, Manon Flageat, Antoine Cully,
• Abstract要約: 品質多様性アルゴリズム(Quality-Diversity algorithm)は、多種多様な高適合性ソリューションを生成するために設計された進化的手法である。 遺伝的アルゴリズムとして、MAP-エリートはランダムな突然変異に依存しており、高次元の探索空間では非効率になる可能性がある。 本稿では,記述子条件付きアクタを生成モデルとして利用するDCG-MAP-Elitesの拡張であるDCRL-MAP-Elitesを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.851070356054758
• License:
• Abstract: A hallmark of intelligence is the ability to exhibit a wide range of effective behaviors. Inspired by this principle, Quality-Diversity algorithms, such as MAP-Elites, are evolutionary methods designed to generate a set of diverse and high-fitness solutions. However, as a genetic algorithm, MAP-Elites relies on random mutations, which can become inefficient in high-dimensional search spaces, thus limiting its scalability to more complex domains, such as learning to control agents directly from high-dimensional inputs. To address this limitation, advanced methods like PGA-MAP-Elites and DCG-MAP-Elites have been developed, which combine actor-critic techniques from Reinforcement Learning with MAP-Elites, significantly enhancing the performance and efficiency of Quality-Diversity algorithms in complex, high-dimensional tasks. While these methods have successfully leveraged the trained critic to guide more effective mutations, the potential of the trained actor remains underutilized in improving both the quality and diversity of the evolved population. In this work, we introduce DCRL-MAP-Elites, an extension of DCG-MAP-Elites that utilizes the descriptor-conditioned actor as a generative model to produce diverse solutions, which are then injected into the offspring batch at each generation. Additionally, we present an empirical analysis of the fitness and descriptor reproducibility of the solutions discovered by each algorithm. Finally, we present a second empirical analysis shedding light on the synergies between the different variations operators and explaining the performance improvement from PGA-MAP-Elites to DCRL-MAP-Elites.
• Abstract（参考訳）: 知性の目印は、幅広い効果的な行動を示す能力である。 この原理にインスパイアされたMAP-Elitesのような品質多様性アルゴリズムは、多種多様な高適合性ソリューションを生成するために設計された進化的手法である。 しかし、MAP-Elitesは遺伝的アルゴリズムとして、高次元の探索空間では非効率になりうるランダムな突然変異に依存しており、高次元の入力から直接エージェントを制御することを学ぶなど、より複雑な領域にスケーラビリティを制限している。 この制限に対処するため、PGA-MAP-ElitesやDCG-MAP-Elitesといった高度な手法が開発され、強化学習とMAP-Elitesのアクタ批判技術を組み合わせて、複雑な高次元タスクにおける品質多様性アルゴリズムの性能と効率を大幅に向上させた。 これらの方法は、より効果的な突然変異を導くために、訓練された批評家をうまく活用してきたが、訓練されたアクターのポテンシャルは、進化した個体群の質と多様性の両方を改善するために、未利用のままである。 本研究では,DCG-MAP-Elitesの拡張であるDCRL-MAP-Elitesを紹介した。 さらに,各アルゴリズムが検出した解の適合性と記述子再現性について,実験的検討を行った。 最後に,PGA-MAP-ElitesからDCRL-MAP-Elitesへの性能改善について述べる。

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