evox.algorithms.so.es_variants.snes

模块内容

类

SNES	SNES算法的实现。

API

class evox.algorithms.so.es_variants.snes.SNES(pop_size: int, center_init: torch.Tensor, sigma: float = 1.0, lrate_mean: float = 1.0, temperature: float = 12.5, weight_type: Literal[recomb, temp] = 'temp', device: torch.device | None = None)

基础: evox.core.Algorithm

SNES算法的实现。

参考文献：Natural Evolution Strategies (https://www.jmlr.org/papers/volume15/wierstra14a/wierstra14a.pdf)

这段代码受到了 evosax 中算法实现的启发或使用了其实现。有关 evosax 的更多信息，请访问以下网址：GitHub 链接：https://github.com/RobertTLange/evosax

初始化

用给定的参数初始化SNES算法。

参数:

• pop_size -- 种群大小。

• center_init -- 种群的初始中心。必须是一个一维张量。

• optimizer -- 使用的优化器（optimizer）。 默认情况下为 None。 仅 support "adam" 或 None。

• lrate_mean -- 均值的学习率。默认值为 1.0。

• sigma -- 噪声的标准差。默认为 1.0。

• temperature -- 计算权重时 softmax 的温度。默认值为 12.5。

• weight_type -- 权重的类型。默认为 "temp"。

• device -- 设备的使用者（设备用于存放张量的硬件）。默认为 None。

step()

运行 SNES 算法的一步。

该函数将对一个种群进行抽样，评估他们的适应度，然后使用抽样的种群更新算法的中心和标准差。

record_step()