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October 11, 2005
OLOMOA日誌：データ・ディクショナリ(2)
若干の記述ミスの修正と，データの追加．
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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．
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■シミュレーション設定
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// シミュレーションの試行パラメータ
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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_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 [4]; // 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.
double p_cross = R; // GAの交叉確率：0-1までの小数が入る．probability of crossover.
double p_mutation = R; // GAの突然変異確率：0-1までの小数が入る．probability of mutation.
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// 環境設定パラメータ
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// 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
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double [] b = new double[4]; // コスト定数：0-1までの小数が入る．beta XXX.
■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.
■自己組織化層
// 企業の意思決定変数
int n_agents; // 企業のエージェント数：(n_tasks + 3)-128までの自然数が入る．number of agents.
int a_resources; // 企業の資源量：(n_tasks)-128までの自然数が入る．amount of resources.
int [] a_vector = new int [n_tasks]; // 当該タスクを実行するかどうかを指示するベクトル：0 or 1の自然数がはいる．0:実行しない，1:実行する．active vector.
// 内部モデル
int [] im_so = new int [n_tasks + 2][s[0]]; // 自己組織化におけるエージェント数s，資源量r，アクティブベクトルaの内部モデル：(n_tasks + 3)-128，(n_tasks)-128および0 or 1の自然数がはいる．internal model of an agent in self-organization layer.
int [][][] firm_dv_selforg = new int [n_firms][2][n_tasks + 2]; // 企業uの意思決定変数を保持する配列
int [][] tmp_im_so = new int [n_firms][s[0]]; // 企業uのi番目のエージェントの内部モデルの一時配列：(n_tasks + 3)-128，(n_tasks)-128および0 or 1の自然数がはいる．temporal arrangement of internal model of an agent in self-organization layer.
Posted by ysk5 at October 11, 2005 11:50 PM
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Comments
微妙に修正したほうがいいデータがある．
s,r,aとfirm_dv_selforgは冗長な定義だな．
firm_dv_selforgで統一すべき．
明日やると．
Posted by: ysk5 at October 12, 2005 12:05 AM