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discrete spaces
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梯度信息驱动的离散空间探索优化算法
本文提出了一种基于离散空间和可微函数的拓展质量多样性优化算法(ME-GIDE),利用目标和描述符函数对其离散输入的梯度信息来引导搜索,以获得高质量的多样化解决方案,并在蛋白质设计和离散潜在空间点亮等基准测试中,比现有的质量多样性算法表现更好
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