综述：现代数据科学家的质量-多样性方法

《WIREs Computational Statistics》：Quality-Diversity Methods for the Modern Data Scientist

质量多样性算法通过种群进化与随机探索平衡性能与多样性，在机器人、强化学习等领域成效显著，但于数据科学界应用尚浅。本文系统阐述其原理，并列举多领域典型案例，推动机器学习领域对其的重视与融合应用。

　　

摘要

与基于梯度的方法不同，进化算法利用种群并借助随机性来寻找新颖且性能优异的解决方案。质量多样性（Quality-Diversity）算法作为一种独特的范式最近应运而生，旨在培育出同时具有高性能和行为多样性的解决方案群体。这些算法在机器人技术和强化学习等具有挑战性的领域取得了显著的成功。尽管它们已被证明有效且越来越受欢迎，但在更广泛的数据科学领域中，质量多样性算法仍然相对未被充分认识和利用。本文旨在通过提供质量多样性范式的全面介绍，阐明其基本理念，并为机器学习领域的读者综合一些示例案例研究，从而填补这一空白。

本文归类于：

• 算法与计算方法 > 遗传算法与进化计算

图形摘要

与寻求单一最优解的传统优化方法不同，质量多样性（QD）方法通过构建一个包含高性能和行为多样性解决方案的档案来“揭示”解决方案空间。这为从数据生成到模型推断的整个数据到决策流程中的任务提供了丰富的选择。该档案有助于使机器学习在集成学习、合成数据生成和可解释人工智能等领域更具可解释性、鲁棒性和适应性。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。