MPS-TOM-Urnmodel

Iwahashi, Okabe and Suda's experiments for MPS-TOM 2023

Abstract

情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用に投稿した論文に関するリポジトリです。

エージェントベースの壺モデルの探索手法(全探索,ランダムサーチ,GA,QD)の比較を行います。

• data/
  • 探索に用いるターゲットデータ
• full-search/
  • 既存モデルの全探索を行うスクリプト
• random-search/
  • ランダムサーチによる探索を行うスクリプト
• ga/
  • 遺伝的アルゴリズムによる探索を行うスクリプト
• qd/
  • Quality Diversityによる探索を行うスクリプト
• visualize/
  • 探索結果をもとに可視化するスクリプト

Requirements

• Julia (1.8.x)
  • PyCallパッケージ：JuliaにPyCallをインストールしてください
• Python (3.9.x)
  • 必要な依存関係はpyproject.tomlに定義してあるので、それらをインストールしてください
• Rust (latest)
  • Rustの実行環境があれば問題ありません

full-search/,random-search/,ga/,qd/から上位のディレクトリlib/の中身をimportするためにpoetryを用いて設定しています。依存関係は$ poetry installでインストールしてください。

Usage

Make synthetic target data

合成データの探索に用いられるデータを作成するためにmake_synthetic_target.jlを実行してください。探索時のターゲットデータとして合成データを用いる場合は先に実行しておく必要があります。

julia --proj=. --threads=auto make_synthetic_target.jl

結果は./data/synthetic_target.csvに保存されます。合成データのターゲットとなるのは以下の6つのパラメータ組です。 $(\rho ,\nu ,s)=(5,5,SSW),(5,5,WSW),(5,15,SSW),(5,15,WSW),(20,7,SSW),(20,7,WSW)$

Search　Params

各ディレクトリfull-search/,random-search/,ga/,qd/のREADMEの指示に従って、main.py及びmain.jlを実行してください。

Required Files

• ./data/aps.csv
• ./data/twitter.csv
• ./data/synthetic_target.csv

Visualize

visualize/のREADMEの指示に従って、main.pyを実行してください。

Required Files

• ./data/...
• ./full-search/results/...
• ./random-search/results/...
• ./ga/results/...
• ./qd/results/...

License

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