MAP-Elites: алгоритм поиска лучших решений в каждой нише
MAP-Elites — алгоритм Quality-Diversity оптимизации, который вместо одного глобального максимума заполняет пространство поведений набором лучших решений в каждой нише. Алгоритм поддерживает архив, где для каждой ячейки сетки поведенческих дескрипторов хранится лучшее найденное решение. В статье разбирается принцип работы, приведён пример реализации на Python с комментариями.
MAP-Elites (Multi-dimensional Archive of Phenotypic Elites) предложен в 2015 году и является одним из первых алгоритмов Quality-Diversity оптимизации. Его цель — не найти единственный глобальный максимум функции приспособленности, а заполнить пространство возможных поведений решениями, каждое из которых максимально хорошо в своей поведенческой нише. Пространство поведенческих дескрипторов заранее
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб ML —
оригинал