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LRUアルゴリズム (2/3)

2I3-3 Expensive Optimizationにおける進化アルゴリズムのEvolvabilityについて

2I3-3 Expensive Optimizationにおける進化アルゴリズムのEvolvabilityについて

... (f) f 24 図 1: 図 (a) – (f) は, BBOB benchmarks [Hansen 09] の f 15 , f 16 , f 21 , f 22 , f 23 , f 24 (D = 10) における FDC 図である. 25 試行において最も 良い最良解を求めた試行における, IPOP-CMA-ES によって生成された解と対応する誤差値を示している. 横軸は x と最良解 x bsf のユークリッ ド距離, ...

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気象衛星センター技術報告第 58 号 2013 年 2 月 大気追跡風算出アルゴリズム目次 要旨.3 1. はじめに 大気追跡風とその歴史 MTSAT 大気追跡風プロダクト概略 大気追跡風アルゴリズム詳細 ターゲット選択.

気象衛星センター技術報告第 58 号 2013 年 2 月 大気追跡風算出アルゴリズム目次 要旨.3 1. はじめに 大気追跡風とその歴史 MTSAT 大気追跡風プロダクト概略 大気追跡風アルゴリズム詳細 ターゲット選択.

... - 2.2 追跡処理 ある対象の移動速度を求めるためには、そ の対象が「いつ」「どこ」にあったのかを正確 に知るだけで良い。対象の単位時間あたりの移 動ベクトルは、位置ベクトルの差を時間で割る だけで求められるからである。大気追跡風にお いては、衛星画像が「いつ」撮像されたのかは 既知であるため、雲の移動速度を知るには、着 目している雲域が次の時刻の衛星画像では「ど こ」に存在しているのかさえわかればよい。そ ...

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PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

... 未学習領域が高い分割精度を有するためには,図 3 の右図の ように,未学習領域分割精度が学習領域に対する特徴量の距離 と反比例するような特徴量の組み合わせを用いてクラスタリ ングを行う必要がある.本手法では, GA を用いて前節で述べ たテクスチャ特徴量合計 66 個の組み合わせを探索する.その 際,未学習領域の数を n とすると,分割精度で降順ソートし た未学習領域分割精度 A 1 , A 2 , · · ...

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PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

... 3. Current Results To evaluate the performance of our proposed system, we execute a simulation experiment, and contrast its results to those obtained by the Relative Intensity (RI) method, and by an “unskilled” ...

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1E2-4 BDD簡約化アルゴリズムの並列化

1E2-4 BDD簡約化アルゴリズムの並列化

... 実験には, Intel Xeon CPU E7-2830 2.13GHz 8core を 8CPU ,計 64 コアのマシンを利用した. Non-Uniform Memory Access (NUMA) 環境であるため,性能を引き出すためにはメ モリアクセスやコアの配置に注意する必要がある.予備実験か ら,メモリはアクセスするコアの近くに配置する設定の性能が 良く,以下ではその設定で実験を行った. ...

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アルゴリズム入門

アルゴリズム入門

... 32 歴史: プログラミング言語の誕生と発展 年代 代表的な言語 特徴 '50s FORTRAN, COBOL, LISP (現存する)最も初期のプログラミン グ言語が作られる '60s- '70s Simula, BASIC, Pascal, Smalltalk, C, Prolog, ML オブジェクト指向・論理型・関数型 など新しい考え方をとり入れた言 語が作ら[r] ...

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セミナー構成 1 部概要 (13:30~14:20) 暗号アルゴリズム実装試験の概要 暗号アルゴリズム及び試験内容の説明 AES 2 部 RSA(14:30~15:30) 暗号アルゴリズム及び試験内容の説明 RSA-OAEP RSA-PSS 3 部擬似乱数生成器 (15:40~16:30) 暗号アル

セミナー構成 1 部概要 (13:30~14:20) 暗号アルゴリズム実装試験の概要 暗号アルゴリズム及び試験内容の説明 AES 2 部 RSA(14:30~15:30) 暗号アルゴリズム及び試験内容の説明 RSA-OAEP RSA-PSS 3 部擬似乱数生成器 (15:40~16:30) 暗号アル

... DSA:暗号アルゴリズム実装試験判定基準 • ドメインパラメータ生成機能試験 – IUT が生成した SEED およびcounter をJCATT ® に入力し,JCATT ® はFIPS 186-2 Appendix 2アルゴリズムに従って2 つの素数 p’,q’ を計算する。 ...

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1F3-2 Actor-criticアルゴリズムにおけるactorの効率的学習のためのcriticの学習

1F3-2 Actor-criticアルゴリズムにおけるactorの効率的学習のためのcriticの学習

... 分析し,価値関数が不正確な場合でも actor が最適な方策を獲 得できることを示した.本研究では,彼らのアルゴリズムにお ける critic の学習について着目し,actor の学習をより効率的 にする新たなアルゴリズムを提案する. ...

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発明問題解決アルゴリズム (ARIZ-85C) 2/64 ページ 目次 まえがき恩師 Genrich S. Altshuller について著者について 1. はじめに 1.1. TRIZ の考え 1.2. まとめ 2. 発明的問題解決アルゴリズム (ARIZ-85C) 2.1. はじめに 2.2.

発明問題解決アルゴリズム (ARIZ-85C) 2/64 ページ 目次 まえがき恩師 Genrich S. Altshuller について著者について 1. はじめに 1.1. TRIZ の考え 1.2. まとめ 2. 発明的問題解決アルゴリズム (ARIZ-85C) 2.1. はじめに 2.2.

... TRIZ は人生哲学として、 社会の一員として創造的な人間として創造的な人生を送る権利と義務を認 識させるのに役立ちます。小冊子 6(創造的人物の育成)の第 3 章が TRIZ のこの大変重要な役割を理解 する手助けとなってくれることでしょう。TRIZ は特別な準備もなく、特別な才能も必要とせずに、誰も が利用可能です。TRIZ は、高校レベルの確かな知識のある方であればどなたでも利用可能です。 ...

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データ構造とアルゴリズム論

データ構造とアルゴリズム論

... 【基礎課題 3-4】− 複数行のデータの読み込み <input.txt> 55 60 92 38 71 今度は、複数行のデータをファイルから読み込んでみましょう。入力フ ァイルとして、 HP の該当部分に掲載している「input.txt」ファイルをダ ウンロードし、前節で作成したフォルダ「IOFile」にコピーして下さい。 このファイルには、次のように、あるテストの5人分の得点がデータとし ...

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データ構造とアルゴリズム論

データ構造とアルゴリズム論

... <BODY> <H2>リンクの例</H2> <p><A HREF="hello.html">「entry/hello.html」</A> へ </p> <p><A ...

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データ構造とアルゴリズム論

データ構造とアルゴリズム論

... ④ 線分 P1-P2 を4つの線分{P1-P3,P3-P4,P3-P5, P3-P2}に置き換える。 ⑤ 4つの線分それぞれに、①∼④の操作を行う。 P1(x1,y1) 以上の操作を繰り返すと、植物らしきフラクタル図形を描画することができます。このプ ログラムは【応用課題 8-A】を少し手直しすることで作成できます。作成するプログラムの ...

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データ構造とアルゴリズム論

データ構造とアルゴリズム論

... 【基礎課題 2-3】と同様、メソッド getLine(Text,i)を利用しています。このメソッドの 定義部分を忘れずに記述しておいて下さい。 ② これまで同様、配列は0番目から始まっていることに注意してください。つまり、プ ログラムでは Meibo[0]∼Meibo[N-1]の N 個の配列を扱っていますが、【基礎課題 2-5】 ...

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データ構造とアルゴリズム論

データ構造とアルゴリズム論

... <BODY> <H2>リンクの例</H2> <p><A HREF="hello.html">「entry/hello.html」</A> へ </p> <p><A ...

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アルゴリズム論 Theory of Algorithms

アルゴリズム論 Theory of Algorithms

... アルゴリズム P33-A0: (貪欲法) (1) 単位重さあたりの価値v i / w i の降順にソートする. v 1 / w 1 ≧ v 2 / w 2 ≧ ・・・ ≧ v n / w n (2) 上記のソート順に従って荷物をナップサックに入れていく. 容量制約を満たさなくなれば,最後の荷物を取り除いて終り. ...

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2J1-5 経路探索を動的に行うオークション・アルゴリズムについて

2J1-5 経路探索を動的に行うオークション・アルゴリズムについて

... g 2 (m)) ≥ ub を満たせば, ub が最適解であることが保証できる. 3.3 動的な経路探索 縮約階層を用いる経路探索は, Dijkstra 法ベースであるの で, 1 開始地点から多終了地点の探索を自然に行える. b(i) の 計算では,乗客の乗降車地点からの順方向と逆方向探索,およ び車 i からの順方向探索に関する情報をすべて保持しておく. 順方向探索の 1 つが節点 n ...

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PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

... The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014 図 3: 角膜内皮細胞のモデル画像 するためには,まずユーザに提示する画像が必要である.そし て,ユーザに提示し,評価された画像に基づいてユーザが良好 と判断する細胞画像を生成するアルゴリズムが必要である. ...

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アルゴリズムとデータ構造

アルゴリズムとデータ構造

... オーダーの計算の基本 規則1: 𝑇𝑇(𝑛𝑛)が𝑛𝑛の多項式 ならば,最大次数の項のオーダーになる (例) 2𝑛𝑛 2 + 3𝑛𝑛 + 100 = O 𝑛𝑛 2 10𝑛𝑛 + 2 𝑛𝑛 + 5 = 10𝑛𝑛 1 + 2𝑛𝑛 0.5 + 5 = O 𝑛𝑛 規則2: 次のオーダーの式が成立する ...

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文字列照合アルゴリズム

文字列照合アルゴリズム

... シフト量 1 3 4 1 0 0 2 0 5 S. Wu and U. Manber. A fast algorithm for multi-pattern searching. Report TR-94-17, Department of Computer Science, University of Arizona, Tucson, AZ, 1994. テキスト 𝑇𝑇: C P M a n n u a l ...

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PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

... 図 5 より,それぞれ Obj1 , Obj2 , Obj3 , Obj 5 に対する指 標値 nl が,全個体において小さい値となる傾向にあることが わかる.これより, Obj1 (高度 20,000km 以下の通過時間), Obj2 (イオンエンジン噴射時間), Obj 3 (月までの飛行時間), 及び Obj 5 (高度 5,000km 以下の通過時間)は,設計変数に対 ...

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