map-elites algorithm | BriefGPT

关键词map-elites algorithm

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Mix-ME: 多智能体学习的多样性质量
Mix-ME 是一种基于 MAP-Elites 算法的多智能体变种方法，结合了不同团队的智能体，用混合操作符生成新解，在部分可观察的连续控制任务中，这些通过 Mix-ME 获取的多智能体变种不仅能与单一智能体基线进行竞争，而且在多智能体环境
PDF8 months ago
多目标质量多样性优化
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。
PDF2 years ago
互动约束 MAP-Elites 在地下城设计中的优质多样性增强
提出了使用质量多样性算法进行混合和互动游戏内容生成的想法，并通过进化地宫设计师系统实现。该功能使用 MAP-Elites 算法将人口分成多个单元格，使其在几个行为维度上的值相对。用户可以灵活地选择相关的变化维度，并将算法生成的建议合并到其地
PDF5 years ago
Talakat: 基于约束 Map-Elites 的弹幕生成
利用基于搜索的方法生成弹幕游戏的新关卡，并使用 Map-Elites 算法的一种新变体进行搜索，利用可行和不可行的方法进行约束满足。通过基于代理的模拟评估来衡量每个层次的适应度，这是这个游戏类型的第一个关卡生成器，并包括几个算法创新。
PDF6 years ago
通过利用物种间关联性发现精英超体积
本文将 MAP-Elites 算法与生物进化过程相结合，提出了精英超体积概念，并引入了定向变异算子来优化算法，通过三个不同的问题实验，证明了该算法的有效性。
PDF6 years ago