u++の備忘録

シミュレーション

『Kaggle Ensembling Guide』はいいぞ【kaggle Advent Calendar 7日目】

本記事は、kaggle Advent Calendar 2018の7日目の記事です。qiita.comTwitterでこのAdvent Calendarに書く話題を募集したところ、次のようなリプを頂きました。あと Kaggle で多用される Ensemble のテクニックに関する記事も読んでみたいです。特に Stackin…

べき分布の対数を取る(ヒストグラムで可視化)

はじめに べき分布の対数を取ると、ヒストグラムの形がどのように変わるか見てみた。やってみた後に気付いたが、数式的に当たり前の結果。github.com Jupyter Notebook # 参考:https://qiita.com/tibigame/items/fa746573fbaf4666bc33 import numpy as np i…

遺伝的アルゴリズムでゴールを決めてみた

「遺伝的アルゴリズム」を用いて、サッカーでゴールを決めるのを目的とした学習モデルを設計した。2年前の大学の授業で作った資料が発掘されたので、ブログにまとめる。 モデル化 赤色のチームが攻撃し、青色のチームのゴールを狙う。1回のシミュレーション…

待ち行列モデルを用いてセブンイレブンのコンサルティングをしてみた

2015年に大学の授業で、待ち行列モデルを用いてセブンイレブンのコンサルティングをした際の資料が出てきたので、出せる部分のみ編集して共有します。 問題設定 大学の最寄り駅近くにあるセブンイレブンを利便性の都合上よく使うのですが、当時の店員のオペ…

【遊戯王デュエルリンクス】修正されたスキル「バランス」で50回戦った初期手札の分布 スクリーンショットからPythonで自動集計

11月6日のアップデートで、スキル「バランス」に一定のランダム性が付与されたそうです。どの程度のランダム性が付与されたかを調べるため、初期手札の分布を集計しました。 使用デッキ モンスター10枚・魔法5枚・罠5枚デッキで、スキルは「バランス」です。…

強化学習Q-learningで、ダチョウ倶楽部の「熱湯風呂」ができるAIを育成してみた

出典:ORICON NewsAlphaGo Zeroで話題になった強化学習の復習として、Q-learningで、ダチョウ倶楽部の「熱湯風呂」ができるAIを育成してみました。 目的 設計と学習 検証 GitHub 目的 "押すなよ"を与えられた際には押さず(stay)、"絶対に押すなよ"を与えられ…

【論文メモ】都市・農村の混在地域における救急車配置場所&台数割当問題

論文名 Håkon Leknes, Eirik Skorge Aartuna, Henrik Andersson, Marielle Christiansena, Tobias Andersson Granbergb: Strategic ambulance location for heterogeneous regions - ScienceDirect, European Journal of Operational Research Volume 260, I…

PK戦の先行有利は新制度「ABBAルール」で是正されるかモンテカルロシミュレーションで検証してみた

先行有利のPK戦 新制度「ABBAルール」とは? 「ABBAルール」の効果は? 現在のPK戦を再現するシミュレータの作成 ボールを蹴る順番の変更 先行有利のPK戦 サッカーのトーナメント制の大会で同点となった場合など、勝敗をつけるために行われるPK戦。当然のよ…