MO-CMA-ES CMA-ES在多目标优化问题上的扩展。1. (1+ λ\lambdaλ)-CMA-ES所谓(1+ λ\lambdaλ) 是指该算法的父代个体数量为1...+ λ\lambdaλ)-CMA-ES,该文又提出了针对多目标优化问题的MO-CMA-ES算法。该算法采用了NSGA-II中的非支配排序,并将拥挤度或HV值作为额外的选择标准。在 ...
3sb14 00-0a Metso mb8 d201376 ASCO 34200113 Festo fk-m20x1.5 6143 n743 Siemens 6es79538lf110aa0 Nordson 771108 dn20 az 16-12zvk-m16 051450 50541h29 dl6dhx11 Siemens 6es74001ja010aa0 Omron e3s-cl1 Siemens 6es5 451-8md11 (b350-b352)产品...
然后使用ES来寻找使得Novelty最大化的参数,鼓励agent往没有探索过的空间去探索 NSR-ES:最大化Novelty并不能保证reward的最大化,在更新过程中使用Novelty和Return的平均值 NSRA-ES:自适应的改变Novelty和Return的权重,reward变差的时候需要提升Return的权重。 Result NSRA-ES可以有效跳出局部最优点,而ES会陷入局部最...