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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

When Novelty Is Not Enough

verfasst von : Giuseppe Cuccu, Faustino Gomez

Erschienen in: Applications of Evolutionary Computation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The idea of evolving novel rather than fit solutions has recently been offered as a way to automatically discover the kind of complex solutions that exhibit truly intelligent behavior. So far, novelty search has only been studied in the context of problems where the number of possible “different” solutions has been limited. In this paper, we show, using a task with a much larger solution space, that selecting for novelty alone does not offer an advantage over fitness-based selection. In addition, we examine how the idea of novelty search can be used to sustain diversity and improve the performance of standard, fitness-based search.

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Metadaten
Titel
When Novelty Is Not Enough
verfasst von
Giuseppe Cuccu
Faustino Gomez
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-20525-5_24