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OpenAI 在 2017 年发布的研究论文《Evolution Strategies as a Scalable Alternative to Reinforcement Learning》中提出了一种基于进化策略（Evolution Strategies, ES）的优化方法，作为增强学习（Reinforcement Learning, RL）的一种可扩展替代方案。这种方法主要用于解决增强学习任务，尤其是在高维动作空间和模拟环境中的应用。

从第一性原理的角度来看，进化策略框架的核心步骤包括：

1. 初始化：

   • 随机初始化策略参数（例如神经网络权重）。

2. 生成变异：

   • 在每一代中，基于当前的策略参数生成多个变异。这些变异通常通过向参数添加高斯噪声来实现。

3. 评估：

   • 对每一个变异的策略进行评估，通常是通过让策略在环境中执行并根据其表现（获得的总奖励）来评分。

4. 选择和重组：

   • 根据评估结果，选择表现最好的策略变异。
   • 这一步可能涉及到保留表现最佳的变异，或者根据其表现进行加权平均，从而更新策略参数。

5. 迭代：

   • 重复生成变异、评估和选择过程，直到满足某些终止条件，如达到预设的迭代次数或策略表现达到一定标准。

这种方法的优点在于它的并行性和可扩展性。由于每个策略变异的评估相对独立，进化策略非常适合在高性能计算环境中并行处理。此外，与传统的基于梯度的优化方法（如使用反向传播的深度学习）相比，进化策略不需要计算复杂的梯度，使其在处理非平滑优化问题时表现更为鲁棒。

这些核心步骤体现了进化策略的基本原理：通过迭代生成和选择高效策略，逐步提升整体性能，从而在复杂环境中找到有效的解决方案。