« 高木大成戦力外 | Main | OLOMOA日誌：クラス図 »
October 10, 2005
OLOMOA日誌：データ・ディクショナリ
=====================================
変数域には(1)自然数ならばN，(2)整数ならばZ，(3)小数ならばRを仮に示す．
コメント中には説明と変数命名の理由づけを書く．
=====================================
■シミュレーション設定
//
// シミュレーションの試行パラメータ
//
int n_steps = N; // 1試行あたりのステップ数：1-500程度の自然数が入る．number of steps.
int n_of_trials = N; // シミュレーションの試行数:1-100程度の自然数が入る．number of trials.
// 高次学習の間隔：1-10までの整数が入る．interval of higher level learning in XXX layer.
int interval_se = N; // 自己組織化層の高次組織学習の間隔
int interval_ad = N; // 適応層の高次組織学習の間隔
int interval_co = N; // 調整層の高次組織学習の間隔
int interval_pr = N; // プロセス層の高次組織学習の間隔
// GAパラメータ
int n_firms = N; // 企業ネットワークの企業数：1-30程度の自然数が入る．number of firms.
int []flag_ga = new int [n_task+3]; // GAを行うかどうかのフラグ：0 or 1の整数．0:行わない，1:行う．flag for GA.
float p_cross = R; // GAの交叉確率：0-1までの小数が入る．probability of crossover.
float p_mutation = R; // GAの突然変異確率：0-1までの小数が入る．probability of mutation.
//
// 環境設定パラメータ
//
// タスクパラメータ
int n_tasks = N; // タスク数(=プロセス層の組織数)：1-10程度の自然数が入る．number of tasks.
int l_tasks = N; // タスクのストリング長：1-10程度の自然数が入る．length of tasks.
int h_tasks = N; // タスクのストリング値の種類：1-10程度の自然数が入る．height of tasks.
// レスポンス関数のパラメータ
// 0-1までの小数が入る．beta XXX.
double b1 = R; // beta1
double b2 = R; // beta2
double b3 = R; // beta3
double b4 = R; // beta4
■シミュレーション中の主要な変数
int s; // 現在のシミュレーション試行数を表現する
int t; // 現在のシミュレーションステップ数を表現する
int u; // 現在の企業番号を表現する
■環境
int [] a = new int[n_tasks] ; // 潜在収益性alphaベクトル：1-100程度の自然数が入る．alpha vector.
int [][] q = new int[n_tasks][l_tasks] ; // タスク：1-l_tasks分の自然数が入る．qは定式化モデルより．
float []d_r = new float [n_tasks]; // タスクの解決度：0-1までの小数が入る．degree of resolution for tasks.
float []f = new float [n_firms]; // 現在の企業評価値：(-100)-(+100)程度の小数が入る．fitness of the firm.
float []d_f = new float [n_firms][n_steps]; // 企業評価値の分析用データ：(-100)-(+100)程度の小数が入る．各ステップでの(1)平均評価値，(2)最大評価値，(3)最小評価値をストアする．data of fitness of the firms.
Posted by ysk5 at October 10, 2005 02:00 PM
Trackback Pings
TrackBack URL for this entry:
http://ysk5.s58.xrea.com/mt/mt-tb.cgi/836