发帖
雷达卡
meyerson.gecco17.pdf
(3.36 MB, 需要: 20 个论坛币)
行为统治理论
提出行为统治是理解和利用进化系统的力量发现和利用有用的踏脚石的工具。新奇搜索已经显示出通过收集不同的踏脚石来克服欺骗的希望，并且已经提出了几种算法，其将新颖性与更传统的适应性措施相结合，以重新搜索搜索并将新颖性搜索规模帮助到更复杂的领域。然而，新颖性和适应性的组合并不一定保持新奇搜索所提供的垫脚石发现。在现有的几种方法中，解决方案之间的竞争可能导致意想不到的多样性损失。行为统治定义了一类避免这个问题的算法，同时继承了多目标优化的理论保证。几个现有算法被显示在这个类中，并且基于快速非主导排序引入了一种新的算法。前人实验结果表明，该算法在包含有用垫脚石的领域中优于现有方法，其优势在于规模化。行为统治可以帮助阐明行为驱动搜索的复杂动态，从而导致更可扩展和鲁棒的算法的设计。
发现和利用垫脚石的能力是进化系统的标志。由单一适应性目标驱动的进化算法通常是欺骗的受害者：它们收敛到搜索空间的小区域，缺少可用的垫脚石。新奇搜索是越来越受欢迎的范例，通过根据他们与别人的不同而排列解决方案来克服欺骗。在行为空间中计算新颖性，即包含关于解决方案如何在评估时实现其性能的语义信息的向量。在一系列具有足够多样化行为的解决方案中，一些解决方案将是有用的垫脚石。然而，在可能的行为空间很大的情况下，新奇搜索可能会变得越来越不重要，将其大部分资源用于不会导致有希望的解决方案的地区。最近，已经提出了几种方法来将新颖性与更传统的适应性目标相结合，以便在探索行为空间时重新调整搜索适应度。这些方法有助于将新颖性搜索扩展到更复杂的环境，包括一系列控制和内容生成域。
前人研究表明，除了整体搜索外，还可以通过添加适应性来集中搜索发现有用的垫脚石。假设在行为空间的某个维度上，最有可能的垫脚石发生在局部最优。几种现有算法的竞争抑制了这种垫脚石的发现和维护，导致“距离上的幽灵行动”，当空间的一部分中的小搜索步骤导致新的解决方案在另一部分中丢失时。基于行为统治的概念，前人研究定义了一类算法，作为理解行为驱动型搜索动态和避免这些问题的算法的框架。直观地，行为统治意味着一个解决方案对每一个弱解决方案的排名都产生负面影响，而且这种效应随着适应度的差异而增加，随着行为距离的减小。行为统治算法包括几种现有算法，定义可以从多目标优化中转移理论保证;由行为统治引起的非主导阵线可以看作是帕累托阵线的旋转。在这个框架内，开发了一种使用快速非主导排序的新算法。前人研究表明，该算法在包含有用垫脚石的领域中优于现有方法，其优势在于规模化。结论是，行为统治可以帮助阐明行为驱动搜索的复杂动态，从而导致更可扩展和鲁棒的算法的设计。
京公网安备 11010802022788号
