自律分散システム
https://www.nii.ac.jp/userimg/openhouse/2016/B08.pdf
- ⽣物のような適応性をもつ分散システム
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の全体的な傾向としてあるなーと思う 良いか悪いか分からない(両面あると思う)から「なりがち」というニュートラルなタイトルにした これ、もしかしてってやつ? 事象をに考える癖がついていると、抽象的にとらえてしまうことはも良くある ただ、これをそのままプロジェクト等の「具体的なものを作る行為」に適応すると、同じ傾向以外の人には伝わらないケースがよくある(自分がある程度具体だと思っていても) 階層の高いものとは ゲームのルール、前提条件、仕組み、システム、メタ的な話 それが変われば、それより低いものにも影響が及ぶ様な物 そういう物のことを考えた方が楽しいと感じる 階層高い物の事を考える余地があるのに具体的な事を考えるのを不毛・つまらないと感じる 階層高いものが変わった結果どんな変化が起きるかとかを観察したり考えたりするのを面白いと感じる 具体的なのは、あくまでも手段? (ただの表現の問題だけど、)レイヤーは低いと表現する方が正確な気がしてきた その理由 これが良く無さそうな理由 例え階層高いものが時期に変わるとしても、ある程度の期間は具体について考えた事が有効 10000年生きるわけではないので 具体例 政治 環境問題 科学が「階層の高いもの」に当たる ゲームのルール 好きな科目 エンタメ ゲーム内で新しいルールが生まれた結果、どのようにプレイヤーが適応するかをすごい興味深く感じる SF 実装 のもこれな気がする...
...gradient += ((sigmoid(xother - xi) - 0.5) / 10) / len(x) gradient = max(gradient, 0.8) gradient = min(gradient, 1.2) gradients.append(gradient) return gradients 雑で長い(どうせswiftで書き直すのでとりあえず雑に作った) 仕組み DBSCAN的なクラスタリングをした クラスタ内なら普通にsigmoidで引き寄せ クラスタ外なら弱めに引き寄せ あと制限もつけた、0.8~1.2 epsの値は悩む 以下ランダムにジェネレートした実行例 (eps=5) 結構理想系ではある 問題点 人数がめっちゃ大量になると、全部一つのクラスタになってしまう なにかしらのlimitはつけるべき sigmoidでaverageによってくモデルもありかも(TODO) さまざまなepsでクラスタリングやって、小さいepsで含まれるやつほど重み強めとかもありかも 実装 KinetoWatcherで見たやつ これは、ただの平均値吸い寄せモデル(Trial......