本文介绍了一个灵活的框架，该框架允许使用任何强化学习（RL）算法，并通过演化代理人群体而不仅仅是策略来缓解限制，以改进 QD 在机器人控制问题中的应用。

Mar, 2023

本研究提出了一种新的多目标优化方法，将 MAP-Elites 算法中的多样性与多目标优化相结合，通过使用 Pareto Front 填充每个单元格，能够在描述符空间中提取多样性解，并在探索不同目标之间的折衷方案时提供全局性能优异的解决方案。

Feb, 2022

提出了一种简化版的 Quality diversity 问题 - DQD，重点解决 Objective 和 Measure 函数是一阶可微分函数的问题，并提出了一种基于梯度信息的算法 MEGA, 成功地解决了优化过程中 “黑盒处理” 忽略 Gradient information 的问题。在两个 QD 基准领域和 StyleGAN 的潜在空间中进行实验，表明 MEGA 显著优于现有的 QD 算法，突出了 DQD 在梯度信息可用时高效的优势。

Jun, 2021

本论文介绍了一种在高维控制中应用 MAP-Elites 和 Evolution Strategies 算法的新型算法 ME-ES，用于机器人关节损伤后的恢复。该算法在强欺骗奖励的高维控制任务中表现出与现有探索算法相当的高效探索能力。

Mar, 2020

本文提出了一种名为 Diverse Quality Species (DQS) 的新型质量 - 多样性算法，能够在不需要存档或事先定义行为范围的情况下，将解决方案分解为独立进化种类，并利用无监督技能发现来学习多样化而高性能的解决方案，在多个仿真机器人环境中进行评估，结果表明 DQS 比其他 QD 算法更具样本效率和性能。

Apr, 2023

本文提出了结合协方差矩阵自适应技术和档案映射技术以维持多样性的新型 quality diversity 算法 (CMA-ME)，在连续空间的测试表明，CMA-ME 相较于 MAP-Elites 能够找到更好的解决方案以及策略多样性，表现翻倍。此算法对于同时探索和优化连续搜索空间有着极大的应用价值，可以应用于设计、测试和强化学习等领域。

Dec, 2019

通过评估框架，该研究工作在 10 个不同抓取领域进行了 15 种方法的实验，结果显示优先选择成功解决方案的 MAP-Elites 变体在所研究的指标上大大优于其他方法，并发现稀疏交互可能导致迷惑性的新颖性，此工作在文献中具有创新性地有效产生了抓取轨迹示例，这方面没有先例。

Aug, 2023

本文提出了一种基于进化策略的快速并行评估，名为 MAP-Elites-Multi-ES（MEMES）的新型 QD 算法，该算法通过保持多个独立的进化策略线程来扩展现有的 MAP-Elites-ES 算法，并引入了一种新的动态重置过程来自主地最大化 QD 种群的改进。实验结果表明，MEMES 在黑盒优化和 QD-Reinforcement 学习任务方面表现优越，并具有本地优化适应性的内在优势。

Mar, 2023

本文提出了一种新算法 QDPG，它结合了策略梯度算法和质量多样性方法，用于在连续控制环境中生成多样化和高性能的神经控制器，并且比其他进化算法更具样本效率。

Jun, 2020

本论文提出了一种名为 MOME-PGX 的新的 QD 算法，它扩展了 MOME 以提高数据效率和性能，通过基于梯度的优化有效驱动方案向更高性能，引入遗传集中机制创建改进的探索策略和鼓励 Pareto 前沿的均匀分布；该算法在 4 个模拟机器人运动任务中表现出比其他基线更快、更高效的性能和数据效率。

Feb, 2023