MAP‑Elites: как искать не «лучшее», а «лучшее в каждой нише»
Проблема, которую не решает обычная оптимизация Классические методы оптимизации — градиентный спуск, генетические алгоритмы с элитизмом, CMA‑ES — заточены под одну вещь: найти один глобальный максимум функции приспособленности. Всё остальное население на пути к этому максимуму считается расходным материалом и отбрасывается. Но во многих задачах нас интересует не единственное решение, а набор разнообразных хороших решений: Эволюционная робототехника. Нужно не одно «оптимальное» положение ног шага