コントローラ最適化におけるQDアルゴリズムの比較

情報処理学会

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抄録

QD(Quality-Diversity) アルゴリズムは従来の単目的最適化方法の代わりとして考案されたアルゴリズムである。解の質だけでなく多様性にも注目していることが特徴だ。空間に離散化された格子を設定し各格子に最も優れた個体を保有させることで良質な複数の異なる解を一度に保有することができ、局所的最適解に陥ることを防げるという利点がある。しかしこのようなアルゴリズムは高品質な解が得られる一方でまだ総合的なベンチマークを正確に評価するという機能に欠けている。本研究ではOpenAI gymの機能を応用した自動ベンチマークプラットフォームを提示する。

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