本論文は、Quality-Diversity (QD) アルゴリズムの最適化能力を理論的に分析している。QD アルゴリズムは、高性能かつ多様なソリューションのセットを見つけることを目的とする新しい種類の進化アルゴリズムである。
分析では、代表的なQD アルゴリズムであるMAP-Elitesと、単一の最高性能ソリューンを見つけることを目的とする(μ+1)-EAを比較している。
2つのNP困難な問題クラス、単調近似劣モジュラ最大化問題と集合被覆問題について、以下の結果を示した:
つまり、QD アルゴリズムは最適化能力においても優れていることが理論的に証明された。
Іншою мовою
із вихідного контенту
arxiv.org
Ключові висновки, отримані з
by Chao Qian,Ke... о arxiv.org 05-07-2024
https://arxiv.org/pdf/2401.10539.pdfГлибші Запити