resources/libraries/python/MLRsearch/strategy/refine_lo.py

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  12 # limitations under the License.
  13
  14 """Module defining RefineLoStrategy class."""
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  16
  17 from dataclasses import dataclass
  18 from typing import Optional, Tuple
  19
  20 from ..discrete_load import DiscreteLoad
  21 from ..discrete_width import DiscreteWidth
  22 from ..relevant_bounds import RelevantBounds
  23 from .base import StrategyBase
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  25
  26 @dataclass
  27 class RefineLoStrategy(StrategyBase):
  28     """If initial lower bound is still worth it, nominate it.
  29
  30     This usually happens when halving resulted in relevant upper bound,
  31     or if there was no halving.
  32     This ensures a relevant bound (upper or lower) for the current target
  33     exists.
  34     """
  35
  36     def nominate(
  37         self, bounds: RelevantBounds
  38     ) -> Tuple[Optional[DiscreteLoad], Optional[DiscreteWidth]]:
  39         """Nominate the initial lower bound.
  40
  41         :param bounds: Freshly updated bounds relevant for current target.
  42         :type bounds: RelevantBounds
  43         :returns: Two nones or candidate intended load and duration.
  44         :rtype: Tuple[Optional[DiscreteLoad], Optional[DiscreteWidth]]
  45         """
  46         if not (load := self.initial_lower_load):
  47             return None, None
  48         if self.not_worth(bounds=bounds, load=load):
  49             return None, None
  50         self.debug(f"Lowerbound refinement available: {load}")
  51         # TODO: Limit to possibly smaller than target width?
  52         self.expander.limit(self.target.discrete_width)
  53         return load, self.target.discrete_width