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黑盒优化中解决方案的编码是一种微妙的、手工平衡，既要考虑表达能力和领域知识，又要考虑探索各种解决方案和确保这些解决方案有用。我们的主要见解是，这个过程可以通过使用质量多样性算法（此处为 MAP-Elites）生成高性能解决方案的数据集，然后从该数据集中学习生成模型（此处为变分自动编码器）的表示来实现自动化。我们的第二个见解是，这种表示可用于将质量多样性优化扩展到更高维度，但前提是我们要仔细混合使用学习到的表示生成的解决方案和使用传统变分算子生成的解决方案。我们通过学习一千个关节平面臂的逆运动学的低维编码来展示这些能力。结果表明，学习到的表示使得能够以比标准 MAP-Elites 少几个数量级的评估来解决高维问题，并且一旦解决，生成的编码可用于快速优化新颖但相似的任务。所提出的技术不仅可以将质量多样性算法扩展到高维，而且表明黑盒优化编码可以自动学习，而不是手动设计。
发现黑盒优化的表示
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