Minecraft is a great testbed for human creativity that has inspired the design of various structures and even functioning machines, including flying machines. EvoCraft is an API for programmatically generating structures in Minecraft, but the initial work in this domain was not capable of evolving flying machines. This paper applies fitness-based evolution and quality diversity search in order to evolve flying machines. Although fitness alone can occasionally produce flying machines, thanks in part to a more sophisticated fitness function than was used previously, the quality diversity algorithm MAP-Elites is capable of discovering flying machines much more reliably, at least when an appropriate behavior characterization is used to guide the search for diverse solutions.


翻译:手工业是人类创造力的伟大测试台,它启发了各种结构的设计,甚至包括飞行机器在内的机能运行的机器的设计。EvoCraft是用于在手工业中以方案方式制造结构的API,但这一领域的初步工作无法发展飞行机器。本文应用基于健身的进化和高质量的多样性搜索,以进化飞行器。虽然由于比以前使用的机能更精密,单靠体能,体能不时可以生产飞行机器,但高质量的多样性算法MAP-Elites能够更可靠地发现飞行机器,至少当使用适当的行为特征来指导各种解决办法的搜索时是如此。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习损失函数概述,Loss Functions in Machine Learning
专知会员服务
81+阅读 · 2022年3月19日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【跟踪Tracking】15篇论文+代码 | 中秋快乐~
专知
18+阅读 · 2018年9月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
35+阅读 · 2021年8月2日
VIP会员
相关VIP内容
机器学习损失函数概述,Loss Functions in Machine Learning
专知会员服务
81+阅读 · 2022年3月19日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【跟踪Tracking】15篇论文+代码 | 中秋快乐~
专知
18+阅读 · 2018年9月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员