ガナリヤのQrunchガナリヤのQrunch競プロなどをします。Ingelligenceのまとめ論文を読む。本当は、本を読んだほうがいいんだろうけど、本が少なすぎて、そもそも日本語の本はない(かなしい)。よって、英語の論文を読んでいく。先生に聞いたところ「英語の長い本を読むよりは、どんどん気になる論文読んで、駄目なところ見つけて書いたほうが伸びる」ということなので論文を週に一本読んでいく。Intelligence(SI)は、最近発達してきた、生物の動きを利用した最適化のフレームワーク。生物は非常に単純な動きをするが、群れ全体としてはなにか一つの目的を達成する。これによって、より環境の変化に強く、より計算量を軽くできる。Stigmergyという単語が良く群知能に出てくるが、これは「生物が環境を媒介として他の生物とコミュニケーションを取ること」を指す。蟻はフェロモンを利用して、他の環境を知り、環境に影響を与え、その環境への影響を、他の生物は受託する。よって、環境がすべてを支配している。Intelligence(SI)を中心に扱っている。ModelsSIは多くの成功を納めており、まず、ACOについてまとめていく。ModelACOは、蟻の群れが何も前が見えない状態で、環境に散布されるフェロモンを元に最短経路を発見しさらにフェロモンを分泌するアルゴリズム(フレームワーク)である。Nature自然における蟻についてまとめる。behaviour自然界の蟻はフェロモンを分泌して巣から餌までの最短経路を発見する。フェロモンを利用することで餌がなくなったら、蒸発していき、負のフィードバックによってまた新しい経路を探すことができる。このように、フェロモンを介すことで、自然界との相互作用を果たし、個レベル、そして郡レベルで環境を介して情報を共有し、目的を果たす。よって、ロバスト性に強い特徴がある。自然界の橋で実験をする。1つ目の実験は短い経路と長い経路を用意し、餌までの経路を求めさせると自然界の蟻は多くの場合において、短い経路を発見できる。2つ目の実験は先に長い経路のみを用意しフェロモンをつけさせた後、あとから短い経路を用意する場合である。このときは、多くの場合長い経路をそのまま使ってしまっている。この理由として、フェロモンが自然界の場合は多く残り、他の経路を発見しづらいからである。よって、フェロモンの蒸発の速度は、収束の速度である、フェロモンが蒸発しづらいとすぐ収束するがロバスト性がなくなる。よって、フェロモンはある程度蒸発しやすいほうがよい。現実の蟻をモデル化する上で人工蟻は多くの他の要素を持つ。以下のようなものである。人工の蟻は、帰る、つまり解を一つ構築したあとにフェロモンを分泌する。パスの長さでフェロモンを調節する。現実の蟻には見れないヒューリスティックを人間が与えられる。メモリーを持つ蒸発率を変更できる。よって、モデリングの流れとしては人間が自然にInspireされて、それを観察として発展させる。これらの観察から、とある検証モデルを作るこの検証モデルを繰り返し利用し、テスト、改良を重ねる。これらのモデルから良いものを抽出しメタヒューリスティクスとする。最後に再設計を行い、群知能、自然アルゴリズムになる。明日は、P9~15のACOの部分を紙にまとめながら、読む。