[仏教の最適化プログラムの続き。] simbdp3x1.py の…

jrf> [仏教の最適化プログラムの続き。]

simbdp3x1.py の MeanAmplifier BlockMeanAmplifier の alpha1 alpha2 を 0.2 から 0.4 にして試した結果。normal がその normal で、t1normal は take 1 normal の略で前回の alpha1 と alpha2 が 0.2 のもので、pnormal が simbdp3.py のもの。

python plot_logs.py normal t1normal pnormal -p AccDeath -o fig-20210929_01.png
python plot_logs.py normal t1normal pnormal -p AccAbortion -o fig-20210929_02.png
python plot_logs.py normal t1normal pnormal -p Education -o fig-20210929_03.png
python plot_logs.py normal t1normal pnormal -p AccKarma -o fig-20210929_04.png
python plot_logs.py normal t1normal pnormal -p Population -o fig-20210929_05.png
python plot_logs.py normal t1normal pnormal -p Power -o fig-20210929_06.png
python plot_logs.py normal t1normal pnormal -p NewKarma2 -o fig-20210929_07.png

《グラフ集: 2021-09-27 から - Issue #5 - JRF-2018/simbd》  
https://github.com/JRF-2018/simbd/issues/5

normal は t1normal に比べて AccDeath は pnormal に近く、AccAbortion は pnormal に比べればかなり成績がいいが、t1normal に比べれば悪い。AccKarma は normal はヒドく、これは MeanAmplifier が良くも悪くも数値を動かした結果であろう。人口で割らない Karma を見るために NewKarma2 という指標を用意したところ、normal はかなり揺れており、これは予定通りと言える。Power や Education も normal は t1normal より揺れており、これらも予定通りである。

問題の lsth がらみを見て行こう。コマンドは省略する。

Population や AccDeath は参考程度だが、なぜか ltomlsth が死亡者が少ない。AccKarma は今度は lsth がそんなに normal より大きくない。というかほぼ変わりない。ltomlsth が ltom より大きいのは予定通りなのだが。AccVKarma は差がないのがショックだが、リクツで言えば ltom ltomlsth のほうが大きくなって欲しいところ、逆になっている。

ついでだから、今度は alpha1 と alpha2 を 0.3 にするのも試してみよう。