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Chord Symphony? Pastry? CAN? Kademlia? アトミック・コミット? ミューテックス? レプリケーション? 分散技術 分散コンピューティング
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∮SLAM∮ 称号 ダンク サブ タイプ 魅力型
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3工程編成のジョブの集合で、すべてのジョブの加工工程順が同一の場面に適用するスケジューリング法を言う。 提唱者：E.Ignall ＆ L.Schrage このアルゴリズムは「ブランチアンドバウンド法(Branch and Bound Method)」を適応させたものであり、すべての可能性から最適順序付けを求めるのではなく、可能性の部分集合を系統的に順次吟味することによって最適解を求めようとするものである。 すなわち、全ジョブを対象に分岐操作〔branching〕と限界操作〔bounding〕を繰り返し、総所要時間(総生産リードタイム)最小が予見できる部分集合から最適解を求める方法である。 このとき、部分集合のもつ可能解を、目的関数(最短リードタイム)に対する下界〔Lower Bound〕 LBとし、分岐・限界操作時の優先度を決定する尺度とする。 総所要時間最少を目的関数とすることから、最小下界をもつ部分集合が選択され、順次全ジョブの加工順序が決定されることになる。 〔LB〕算定式 Xr 第r番目の分割によって得たジョブの集合 #bar{X}r 第r番目の分割によって得たXr以外のジョブの集合 Ｔk(Xr) 機械ｋにおけるジョブXrを全て加工したときの完了時間 tik 機械ｋにおけるジョブiの加工時間計 LB(Xr) ジョブXrの下界 としたとき、ジョブの部分集合：Xrの下界：LB(Xr)を次式により求める。 LB(Xr)= MAX T1(Xr) + ∑{iε#bar{X}r}{ti,1} + Min{iε#bar{X}r}∑{q=2}^{3}{ti,q} .......〔1-1〕 T2(Xr) + ∑{iε#bar{X}r}{ti,2} + Min[iε#bar{X}r]ti,3 .......〔1-2〕 T3(Xr) + ∑{iε#bar{X}r}{ti,3} .......〔1-3〕 〔1-1〕式は、機械M1(第１工程)を基準とした総所要時間最少を期待するものである。 〔1-2〕式は、機械M2(第２工程)を基準とした総所要時間最少を期待するものである。 〔1-3〕式は、機械M3(第３工程)を基準とした総所要時間最少を期待するものである。 基準とした各機械の期待する総所要時間最少の値が異なるとき、順序付け該当ジョブ(部分集合) Xrとして期待する総所要時間最小値は、これらのジョブXrを遂行するのに費やす必要加工時間ととらえることから、最大値を採用することとなる。この最大値を該当ジョブ Xrの下界 LBとする。 手順 第１番目に順序付けるジョブを見出すために、各ジョブのそれぞれの機械(工程)における完了時間〔Tk(Xr)〕を求める。 第1番目に順序付けようとするジョブの予想総所要時間を下界〔LB(Xr)〕算定式により求める。 最少LB値をもつジョブが２つ以上あったときには、それぞれを第１番目とした順序計画を展開する。 決定された１番目のジョブに次ぐ２番目のジョブを見出すために、１番目のジョブとの組み合わせによる機械ごとの完了時間を求める。 １番目と２番目のジョブによる下界を求め、その最小値を総所要時間最小が期待できるものとして第２番目のジョブを決定する。 これらの手順を順序付け対象ジョブ(ｎ個)について、ｎ－１番目まで繰り返し、全ジョブの順序付けを終了する。 ｎ－１番目時の下界値が最終的な製造リードタイムとなり、対象ジョブを生産するに最も短いリードタイムとなる。 編集途中
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目次 【時事】ニュースSLAM DUNK スラムダンク スラダン RSSSLAM DUNK スラムダンク スラダン 口コミSLAM DUNK スラムダンク スラダン 【参考】ブックマーク 関連項目 タグ 最終更新日時 【時事】 ニュース SLAM DUNK 2022年公開予定の＜アニメ映画＞話題作はコレ！スラムダンク映画化やミニオンズ最新作など - Fashion Press 【声優】「置鮎龍太郎」さんが演じたテレビアニメキャラ人気ランキングNo.1が決定！ 3位は名探偵コナンの「沖矢昴」（ねとらぼ） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース “車いすバスケ界の流川”鳥海 会ってみたい有名人からサプライズに嬉しすぎて赤面！「贅沢～。アッツー」（スポニチアネックス） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース Google Play ベスト オブ 2021 DeNAから『東方ダンマクカグラ』がユーザー投票部門 ゲームカテゴリ トップ5、『スラムダンク(グローバル版)』がタイ、インドネシア、フィリピンで Best Competitive の部門賞を受賞 | 株式会社ディー・エヌ・エー - DeNA ディー・エヌ・エー ファン必見！スラムダンクのキャラクターたちが着用したバッシュを徹底解説！コラボモデルも紹介！【コラム】 - https //snkrdunk.com/ 声優「緑川光」さんが演じたTVアニメキャラであなたが好きなのは？（ねとらぼ） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 大黒摩季が「スラムダンク」の主題歌メドレー「スーパー叩き上げ」と笑って言えるように（東スポWeb） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース セリフが「刺さる」マンガ3選 オタクの「イケメンマジレス」に赤面！（マグミクス） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース ベイスターズ牧が“スラダン”から学んだ事 新人王有力候補×声優「神奈川の牧」対談 - スポーツナビ - スポーツナビ スラムダンク井上雄彦のイラスト入り軍手製作 ストリートバスケとゴミ拾いのプロジェクトが発足 - FASHIONSNAP.COM 【SLAM DUNK】好きな湘北バスケ部メンバーランキングNo.1が決定！ 2位は「桜木花道」（ねとらぼ） - Yahoo!ニュース - 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SLAM DUNK 井上雄彦 1990年42号 - 1996年27号 全31巻 バトルキャラ 桜木花道 サポートキャラ 赤木剛憲 流川楓 三井寿 宮城リョータ 仙道彰 牧紳一 河田雅史 沢北栄治 ヘルプキャラ 赤木晴子 木暮公延 彩子 安西光義 魚住純 清田信長 藤真健司 深津一成
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マージソート 併合処理を繰り返して並べ替えをするマージソートについて実装してみます。 今回のプログラムは基本情報技術者平成22年春期のアルゴリズム問題を参考に実装します。 元の問題と見比べて参考にしてみてください。 HTMLの修正 今回はデータが多い方がソートの効果が出やすいので、元のカードの並び替えるように実装します。 ソートボタンを開始ボタンの隣に追加できるように以下の行を追加しておきましょう。 INPUT TYPE="button" NAME="cmdSort" value="ソート" onclick="startsort()" startsort()が今回のプログラムの始まりです、 併合処理の修正 前回の併合処理では、HIGH-VALUEを使って終了判定をしていました。 マージソートの実装ではHIGH-VALUEを使いにくいので、違う手法を採用します。 最初はHIGH-VALUEがあるパターンと同じです。 カードを比べて、小さい方を出して行きます。 この場合は1と3の比較で1が出されました。 続いて2,3の比較で2が出されました。 続いて3,5の比較で2が出されました。 続いて4,5の比較で2が出されました。 続いて4,5の比較で2が出されました。 HIGH-VALUEがありませんので、この場合は比較対象がありません。 こうなる直前に比較をやめる必要があります。 繰り返しの条件は、HIGH-VALUEがある場合とは変わってきます。 この場合は、 「どちらかのカードが無くなった時」終わります。 繰り返すための条件に言い換えると、 「どちらのカードもまだある時」繰り返します。 しかし、ここで終了するとカードが残ってしまいます。 どちらかのカードがまだ余っていますので、それらを全て出し終われば終了です。 以下にコメントとともにソースコードを示します。 merge2()として前回のmerge()とは別に作ります。 slist1とslist2は配列として受け取ります。 num1,num2はそれぞれのサイズです。 マージした結果はlistという配列に受け取ります。 function merge2(slist1,num1,slist2,num2,list) { var i,j; i=0; j=0; while(i num1 j num2) { // i,j両方のカードがまだある間繰り返す。 if( slist1[i].num slist2[j].num ) { // slist1のカードが小さい場合 list[i+j] = slist1[i]; // listに入れて i=i+1; // slist1を進める } else { // slist2のカードが小さい場合 list[i+j] = slist2[j]; // listに入れて j=j+1; // slist2を進める } } // ここまでで、どちらかのカードが無くなっている while(i num1 || j num2 ) { // どちらかがまだ無くなっていない間繰り返す if( i num1 ) { // slist1がまだ残っている場合 list[i+j] = slist1[i]; // slist1のカードをlistに入れて i=i+1; // slist1を進める } else { // slist2がまだ残っている場合 list[i+j] = slist2[j]; // slist2のカードをlistに入れて j=j+1; //slist2を進める } } } 前回のマージと違い、表示領域ではなく配列に併合していきます。 未だここまででは、結果には現れませんが、実行してみて動作確認はしておきましょう。 今までのプログラムも動かなくなっていたら、何か間違えているのでここで修正します。 マージソートの仕組み 併合処理を利用してマージソートは出来ています。 併合処理の前提は、「それぞれが既に並び変わっている」ことです。 最初は、全く並び変わっていないことが想定されるので、半分ずつに分割していきます。 最終的に分割したものが1枚になれば、その組は並んでいると見なせます。 分割が終了してから併合を開始します。 分割された部分から順次並び変わります。 それぞれが並び変わったら併合処理を繰り返していくと、最後には全て並び変わった状態になります。 仕組みが分かったところで実装します。 function mergesort(list,num) { ここにプログラムを書く } list は並び替えたい配列。numはその大きさを受け取ってきます。 内部で使う配列を宣言します。 var slist1=[]; //分割する片方の配列 var slist2=[]; //分割するもう一方の配列 var num1; // slist1の大きさ var num2; // slist2の大きさ var i; //ループ用の変数 まず、1個のデータしか残っていない場合は並び替えようが無いので、何もしません。 2個以上のデータの場合は、並び変わる可能性があります。 if(num 1) { // 2個以上なら処理をする ほかのプログラムはさらにこの中に書く } 分割するサイズを計算します。 num1=Math.floor(num/2); //全体の半分にしますが、端数は切り捨てます。 num2=num-num1; //全体から残り半分の大きさを計算します。 これにより、例えばnumが7個の場合は3個と4個に分割されます。 分割処理を行います。単純にnum1個のデータをlistから slist1にコピーしています。 for(i=0;i num1;i++) { slist1[i]=list[i]; } 分割処理その2です。先ほどnum1番目まで終わりましたからその続きからコピーします。 コピーする数はnum2です。 for(i=0;i num2;i++) { slist2[i]=list[num1+i]; } 次が、このマージソートの肝になる部分です。 再帰呼び出しという手法を用いています。自分自身がプログラムを呼び出しています。 分割したそれぞれについてマージソートを行うように命令を出します。 mergesort(slist1,num1); // 前半部分をマージソート mergesort(slist2,num2); // 後半部分をマージソート merge2(slist1,num1,slist2,num2,list); // 前半と後半は並び変わったので、それを併合する 最後に仕上げです。 最初にHTMLで作成したボタンはstartsort()という関数を呼び出します。 ここで最終結果を表示するために dispCard()を呼び出します。 function startsort() { mergesort(cards,cardcnt); // カードをマージソートする dispCard(); // カードの表示 }
https://w.atwiki.jp/ct2uec/pages/14.html
課題のソースなどをおいていきます。 課題A1ソース
https://w.atwiki.jp/sevenlives/pages/2625.html
TimSort?
https://w.atwiki.jp/amslracing/pages/43.html
gmapping ROSに標準で実装されているSLAMのパッケージであるgmapping(http //www.ros.org/wiki/gmapping)についてのちょっとした説明． Grid mapを構築する為のSLAMであり，このアルゴリズム自体は非常に代表的なアルゴリズムで実装されている． OpenSLAMプロジェクトのソースを利用しているらしく， http //openslam.org/gmapping.html も参照している． このページに書かれているように，元になった論文は Giorgio Grisetti, Cyrill Stachniss, and Wolfram Burgard Improved Techniques for Grid Mapping with Rao-Blackwellized Particle Filters, IEEE Transactions on Robotics, 2006 Giorgio Grisetti, Cyrill Stachniss, and Wolfram Burgard Improving Grid-based SLAM with Rao-Blackwellized Particle Filters by Adaptive Proposals and Selective Resampling, In Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2005 である． 次に本SLAMのアルゴリズムの簡単な説明をする． アルゴリズムの説明 このSLAMはParticleフィルタのフレームワークを用いたGrid mapベースのSLAMアルゴリズムである． よって，FastSLAM2.0のフレームワークといえる． ここで，FastSLAM1.0ではない理由は，Scan matchによって遷移モデルの再サンプリングをしているからである． 大まかなアルゴリズムの説明を以下に載せる． アルゴリズム ロボットの運動モデルに従ってパーティクルを遷移させる 遷移したパーティクルそれぞれにScan matchをかけて位置を補正する 各パーティクルに対してレーザスキャンデータと地図との尤度を計算し，Particle FilterのImportance Weightsを計算する． 地図を更新 Sequential Importance Resampling(SIR)(おそらく)によってリサンプリング 1に戻って各パーティクルを運動モデルによって遷移させる このアルゴリズムではScan matchingをすることによって，遷移させたパーティクルの分布をより確からしい位置に補正を欠けているため，少ないパーティクルでも良い結果が得られやすい． このコンセプトはFastSLAM2.0と同様なものである． Scan matchingのアルゴリズムはICPではなく，CARMENのVascoが実装されている． なので，比較的いScan matchができている． gmappingパラメータ SLAMを行う上で必要なパラメータが幾つかある． ここでは簡単なパラメータの説明を行う． gmappingのページにも説明が載っているので参考に. またslam_gmapping.cppのコメントにも記載されており，こちらのほうが分かりやすいかも． 以下，slam_gmapping.cppのコメントより (以下，編集中) Parameters used by GMapping itself ~throttle_scans [int] throw away every nth laser scan ~base_frame [string] the tf frame_id to use for the robot base pose ~map_frame [string] the tf frame_id where the robot pose on the map is published ~odom_frame [string] the tf frame_id from which odometry is read ~map_update_interval [double] time in seconds between two recalculations of the map Laser Parameters ~/maxRange [double] maximum range of the laser scans. Rays beyond this range get discarded completely. (default maximum laser range minus 1 cm, as received in the the first LaserScan message) ~/maxUrange [double] maximum range of the laser scanner that is used for map building (default same as maxRange) ~/sigma [double] standard deviation for the scan matching process (cell) ~/kernelSize [double] search window for the scan matching process ~/lstep [double] initial search step for scan matching (linear) ~/astep [double] initial search step for scan matching (angular) ~/iterations [double] number of refinement steps in the scan matching. The final "precision" for the match is lstep*2^(-iterations) or astep*2^(-iterations), respectively. ~/lsigma [double] standard deviation for the scan matching process (single laser beam) ~/ogain [double] gain for smoothing the likelihood ~/lskip [int] take only every (n+1)th laser ray for computing a match (0 = take all rays) Motion Model Parameters (all standard deviations of a gaussian noise model) ~/srr [double] linear noise component (x and y) ~/stt [double] angular noise component (theta) ~/srt [double] linear - angular noise component ~/str [double] angular - linear noise component Others ~/linearUpdate [double] the robot only processes new measurements if the robot has moved at least this many meters ~/angularUpdate [double] the robot only processes new measurements if the robot has turned at least this many rads ~/resampleThreshold [double] threshold at which the particles get resampled. Higher means more frequent resampling. ~/particles [int] (fixed) number of particles. Each particle represents a possible trajectory that the robot has traveled Likelihood sampling (used in scan matching) ~/llsamplerange [double] linear range ~/lasamplerange [double] linear step size ~/llsamplestep [double] linear range ~/lasamplestep [double] angular setp size Initial map dimensions and resolution ~/xmin [double] minimum x position in the map [m] ~/ymin [double] minimum y position in the map [m] ~/xmax [double] maximum x position in the map [m] ~/ymax [double] maximum y position in the map [m] ~/delta [double] Grid mapのGridの一辺のサイズ [m]
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批判サイド 創造論者の主張 Claim CF011 Genetic algorithms are claimed to demonstrate that evolutionary processes can create design, but in such algorithms, the design is smuggled in in the form of the fitness function. Evolutionary algorithms do not create specified complexity. 遺伝的アルゴリズムは進化過程でデザインを創造できることを示していると主張されるが、そのようなアルゴリズムでは、デザインはフィットネス関数の形でこっそりと持ち込まれている。進化アルゴリズムは指定された複雑さを創造できない。 Source Dembski, William A., 1999. Why evolutionary algorithms cannot generate specified complexity. Metaviews 152 (Nov. 1). (www.meta-list.org). Response 遺伝的アルゴリズムのフィットネス関数は新しい情報を含んでいる必要性はない。フィットネス関数は、アルゴリズムが特定環境でうまく、あるいはまずく実行されるかを記述可能なものである。情報は環境によって与えられるものであり、それは現実世界についてモデル化されている。この主張が意味を持つのは、自然界に既に存在するものとして、デザインが定義されている場合にのみ有効である。自然とデザインは不可分だと論じる者もいるかもしれない。実際、Dembskiはそのような論を提示しているようである[Dembski 2002, xiv]。しかし、これはデザイン論を無効化する。デザインは、デザインなしと対比されることによってのみ意味を持つ。自然界全体をデザインだと定義すると、デザインなしというものは存在しなくなる。 遺伝的アルゴリズムは、新たな解を見出すことが多く、その解はときとして人間が直接デザインしたものを凌駕する[Koza et al. 2003]。また、その解は人間の専門性に依存していない[Chellapilla and Fogel 2001]。人間はアルゴリズムに何をするかを命令できるが、デザインをどう定義すべきかは伝えられない。 遺伝的アルゴリズムは、フィットネスを計算するために使う、予め定められたゴールを持つため、進化の完全なシミュレーションにはならない。遺伝的アルゴリズムは問題の新たな解を作るための、ランダムな変異と再結合と選択の能力を示しているが、それは進化の完全なシミュレーションではないし、それを意図しているものでもない。生物学的進化のシミュレーションでは、フィットネスは局所的にしか評価しない。生存と繁殖は局所的条件についての情報のみに基づいており、究極のゴールに基づくものではない。しかし、シミュレーションは、中間的なフィットネスの条件があれば、遠く離れたフィットネスのピークに到達可能なことを示している[Lenski et al. 2003]。進化過程は"サーチ"を実行していない。進化過程は局所的なフィットネスのトポロジーだけに反応している。進化が時にはフィットネスのピークに到達するのは、局所的フィットネス進化を使って相関したフィットネスランドスケープ上を進化することの副産物であって、意図した結果ではない。 Links Marczyk, Adam, 2004. Genetic algorithms and evolutionary computation. RBH. 2003. Untitled. (5 July). References Chellapilla, K. and D. B. Fogel, 2001. Evolving an expert checkers playing program without using human expertise. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 5 422-428. Dembski, William A., 2002. No Free Lunch, Lanham, MD Rowman Littlefield. Koza, John R., Martin A. Keane and Matthew J. Streeter, 2003. Evolving inventions. Scientific American 288(2) (Feb.) 52-59. Lenski, R. E., C. Ofria, R. T. Pennock and C. Adami, 2003. The evolutionary origin of complex features. Nature 423 139-144. See also National Science Foundation, 2003. Artificial life experiments show how complex functions can evolve. オリジナルページ これは Index to Creationist Claims, edited by Mark Isaak の和訳です。