python中cma.CMAEvolutionStrategy中使用什么函数更新适应度
时间: 2023-06-16 21:07:52 浏览: 77
在 `cma.CMAEvolutionStrategy` 中,更新适应度的函数是 `ask_and_eval`。该函数会生成一组新的个体,并且调用用户自定义的评价函数来计算适应度。评价函数的返回值将被用来更新适应度函数。具体来说,如果评价函数返回的适应度更好,那么这组新的个体的适应度函数将会被更新为更好的值。如果评价函数返回的适应度更差,那么这组新的个体的适应度函数将会保持不变。
需要注意的是,`ask_and_eval` 函数是 `CMAEvolutionStrategy` 类中的一个方法,而不是一个单独的函数。因此,要使用 `ask_and_eval` 函数来更新适应度,你需要实例化 `CMAEvolutionStrategy` 类,并在类的实例上调用 `ask_and_eval` 方法。例如:
```python
import cma
def my_evaluation_function(x):
# 计算 x 的适应度
return fitness
es = cma.CMAEvolutionStrategy(initial_params, sigma)
while not es.stop():
solutions = es.ask()
fitness_list = [my_evaluation_function(x) for x in solutions]
es.tell(solutions, fitness_list)
```
在这个例子中,`my_evaluation_function` 函数是用户自定义的评价函数,用来计算每个个体的适应度。在每次迭代中,`ask` 方法生成一组新的个体,然后将这些个体传递给 `my_evaluation_function` 函数来计算它们的适应度。最后,`tell` 方法将新的个体和它们的适应度传递给 `CMAEvolutionStrategy` 类,以便更新适应度。