开发工具:
文件大小: 557kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：Evokit
用于高速黑匣子优化的Evolutionary Strategies Toolkit。 Evokit目前支持经典ES（p，λ），自然进化策略和规范进化策略优化。 它需要支持AVX操作的处理器。
该工具包有两个二进制文件：
evo-rank ：开箱即用的ES evo-rank器，类似于下面列出的论文
mulberry ：支持自定义优化目标（包括市场水平指标）的框架。 由于我们的大部分工作都集中在此框架上，因此自述文件对此进行了概述。
目录
发展
请参阅以了解如何在本地运行此代码并在此仓库中编辑代码。
桑树高级视图
在上面的流程图中，您可以看到Mulberry如何学习新模型的高级视图。
用户必须提供：
评分和策略配置：指定要优化的指标以及如何在最终适应度函数计算中权衡每个指标。 这些权重是超参数，必须由用户提供。 它们不是框架学习的。 请参阅以获取有关如何选择这些值的建
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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