進化 の 実。 【モンスト】パンドラ(獣神化)の最新評価!適正神殿とわくわくの実

【モンスト】モーセの評価と適正のわくわくの実!|ゲームエイト

進化 の 実

はじめに 前職の業務で遺伝的アルゴリズムを用いた数理最適化を行っており、その際にPythonの進化計算ライブラリDEAPを用いる機会があったので実装例をまとめておきたいと思いました。 DEAPを用いた実数値遺伝的アルゴリズムの実装例はネットで探しても見かけなかったので、役に立てば良いなと思います。 遺伝的アルゴリズム Genetic Algorithm, GA 遺伝的アルゴリズムは自然淘汰の仕組みを最適化問題に応用したアルゴリズムです。 生命進化の場合、周囲の自然環境に適応できた個体の遺伝子は子孫へと受け継がれ、適応できなかった個体の染色体は受け継がれずに途絶えてしまいます。 また、突然変異などにより他の個体よりも環境への適応度の高い個体が生まれた場合は、その遺伝子はより子孫へと受け継がれやすくなります。 これらが繰り返されることで、環境への適応度が高い個体が最終的に残ります。 これが自然淘汰のメカニズムです。 遺伝的アルゴリズムでは解きたい問題の解の候補 個体 をランダムに生成して多数の個体からなる個体集団を作成します。 個体集団内の個体に対して交叉 2つの個体から新しい個体を生成する操作 や変異 個体をランダムに変更する操作 といった操作を行い適応度 問題における解の良さ の高い個体を選出します。 これら一連の操作を繰り返し実行することで集団内の個体は淘汰されていき、最終的に最適解を得る事ができます。 問題設定 解きたい問題 本記事ではDEAPに入っているベンチマーク関数Ackleyの2次元空間における最小値の探索を行います。 Ackley関数 関数式は以下です。 公式ドキュメントでは変数の定義域は[-15, 30]となっていましたが、今回は[-500, 500]とします。 左図は[-30, 30]の範囲で、右図は[-500, 500]の範囲で表示しています。 0を取る関数です。 公式ドキュメント, Ackley関数 遺伝子 個体の遺伝子は解の候補となる2次元空間上の点のx, y座標とします。 また個体遺伝子はそれぞれ[-500, 500]の範囲で一様に生成します。 変異 変異はガウス変異を用います。 個体に変異を行う際には個体の遺伝子に、指定した平均値、分散のガウス分布から発生した乱数が加算されます。 個体選択 トーナメント方式による個体選択を行います。 トーナメント方式では指定された個数の個体が集団からランダムに選出され、その中で最良の個体が次世代個体の候補となります。 ランダムに選出される個体数はトーナメントサイズと呼ばれます。 実行環境• Python 3. deap 1. 2 実装 実装コード : 実装は公式ドキュメントにあるOne Max Problem バイナリ値の最適化問題 の実装をベースに実数値関数の最小値探索を行うように修正しています。 One Max Problemの実装コード コードの解説 適応度クラスの作成 creator. create "FitnessMin" , base. 0 , creatorはclass factoryというもので、createメソッドにより指定した名前、親クラス、属性を持つクラスを作成します。 creator. createの引数は順に、作成するクラス名、継承するクラス、クラスの属性第1、第2引数は必須で第3以降の引数は任意です。 base. Fitnessは抽象クラスであり、weights属性を必ずオーバーライドする必要があります。 なのでここではweightsが必須になります。 weightsはタプルで渡します。 関数値を最小化する場合は -1. 0, 、最大化する場合は 1. サイズが2以上のタプルを渡すことで複数の関数の最適化ができるようです。 register "individual" , tools. initRepeat , creator. Individual , toolbox. tools. initRepeatの引数としてcreator. Individual, toolbox. tools. initRepeatはtoolbox. Individualクラスを初期化します。 今回の問題では個体は2つの遺伝子を持ち、各遺伝子が2次元空間上の点のx, y座標に対応するように設定しています。 変異を行う関数"mutate"を登録 toolbox. register "mutate" , tools. 0 , 0. 0 , 200. 2 変異を実行する関数の登録を行っています。 mutGaussianは個体にガウス変異を加える関数で、引数は順に対象個体、ガウス分布の平均値 mu 、ガウス分布の標準偏差 sigma 、独立変異確率 indpb です。 ここで独立変異確率は個体の1つの遺伝子に変異がかかる確率です。 ここでも対象個体は指定せずに実行時に引数として与えます。 evaluate , pop for ind , fit in zip pop , fitnesses : ind. fitness. fitness. values [ 0 ] for ind in pop ] ここで記述した処理は進化ループ処理に入る前の前処理です。 まず個体集団の生成を行っています。 個体は前に定義したIndividualクラスのインスタンスですが、生成時はfitness属性が設定されていないので2段目の処理で各個体のfitness属性を設定しています。 設定する値はtoolboxに登録した関数"evaluate"の出力値 個体を引数としたackley関数の出力値 です。 最後の段の処理では各個体の適応度を抽出しリスト化しています。 clone , offspring 進化ループに入ります。 上記コードの最後の2行の1行目は次世代に引き継ぐ個体の選択を行うためにtoolbox. selectを実行しています。 しかしこのままではoffspringはpop内の個体への参照となっているので、2行目で参照を切ることでoffspringをpopとは独立したコピーとして作成しています。 交叉 for child1 , child2 in zip offspring [:: 2 ], offspring [ 1 :: 2 ] : 交叉させる個体を選択 if random. mate child1 , child2 交叉させた個体は適応度を削除する del child1. fitness. values del child2. fitness. values 交叉処理の部分です。 交叉を実行した個体のfitness属性は後で再設定するために一旦削除しています。 fitness. fitness. 上記の部分ではfitness属性の再設定を行い、個体集団popを次世代の個体集団offspringで更新しています。 fitness. 以上で進化ループ処理は終わりです。 fitness. values 最後に最終世代の個体集団内の最良個体を抽出し、遺伝子と適応度を出力しています。 014e-17, 7. 845e-17 でこのときのackley関数値は0. 0となりました。 また、進化過程の結果を図示したものが下です。 個体分布のヒストグラムをヒートマップ図で表しており横軸がx座標遺伝子、縦軸がy座標遺伝子に対応しヒストグラムのカウント数を0から最大10までを色付けしています 赤い所ほど個体が密集しています。 ヒートマップ図は1, 5, 10, 20, 100世代目の結果を出力しています。 最初はまばらに生成された個体が世代を経るごとに最適解 0, 0 密集していることがわかります。 最後の図は集団内個体のfitness値の最小値を世代ごとにプロットしたもので 横軸:世代、縦軸:fitness最小値 、20世代くらいでfitnessの最小値はほぼ0となっており、最小値探索は上手くいったことがわかります。 条件を厳しくして探索がうまくいくかやってみました。 先の例では初期個体を[-500, 500]の範囲で一様に生成していましたが、個体生成の座標の範囲を[400, 500]に変更しました。 また実行条件は繰り返し世代数20000, 集団内個体数1000でその他の条件は同じです。 892e-17, -3. 985e-17 で関数値は0. 0となり、最小値を求めることができました。 下図は第1, 20000世代のヒストグラムとfitnessの最小値の世代推移図です。 その他• 探索したい領域が有限領域の場合は、個体遺伝子が探索区間から外れた場合に適応度を大幅に悪くすることで探索区間に制限をかけることができます。 DEAPにはそのためのメソッドが用意されており、簡単に制限をかけることができます。 実際の業務ではもっと複雑な最適化問題を扱っていて、良い解が得られるハイパーパラメータ 繰り返し世代数、集団内個体数、交叉確率、変異確率など を探すのに苦労しました。 この辺はディープラーニングでも用いられているベイズ最適化などが使えるのではないかと考えているのですが、ベイズ最適化の仕組みを理解できていないので今後勉強して試してみたいと思っています。

次の

【モンスト】エクスカリバーのわくわくの実は何が良い?おすすめの実まとめ

進化 の 実

概要 とは、によって書かれた小説作品の事である。 あらすじ 主人公、はどこにでもいるようなデブ&不細工の虐められっ子。 虐めに耐えながらかつての友人と距離を取り、一人寂しく生きる毎日だったが、それでもはくじけなかった。 そんなある日、唐突に神を名乗る存在から、その日学校に居た生徒全員を異世界へ送ると唐突に告げられる。 そんな中、虐められっ子であったはクラスメイトからはぶられてしまい、一人でクラスメイト達とは違う場所へと転移させられてしまった。 の孤独な戦いが、今始まる・・・! なんてことはない。 本当のあらすじ この作品を一言で表すのならば、異世界ファンタジー風チートギャグである。 最初のヒロインは だし、主人公は ツッコミポジション。 何なら主人公が初めてモンスターを討伐した方法は。 何より、は挫けない! そしては今日も元気にツッコミを入れるのだった。 主な登場人物 主人公勢• 主人公。 ツッコミ役。 一応ツッコミ役。 デブ&不細工の虐められっ子だったが、後に変貌を遂げる。 ヒロイン。 女子力の高い。 ヒロイン。 生まれつき《災厄を背負う者》という呪いを所持している。 二つ名は【災厄】。 ヒロインなのかギャグ要員なのか未だに不明の。 主人公の妹的ポジション。 獣人の暗殺者。 【黄昏の暗殺者】の二つ名を持つ。 元奴隷。 ルーティア 魔王の娘。 魔族の代表として人間との和解を目指している。 とある出来事がきっかけとなり、誠一達と行動を共にする。 魔王一族に伝わる《魔王魔法》を使える。 主人公の地球での友人達 以外の転移者は全員がカイゼル帝国の帝王、シェルド・ウォル・カイゼルに利用されており、とあるアイテムを装着させられて異世界の学園でステータスを強化している。 誠一の幼馴染。 腰まで伸びた黒髪ロングの美人。 神無月グループという大企業の令嬢で剣道部主将という絵にかいたような人物である。 しかしのその認識は異世界にて覆る事になる。 高宮翔太 誠一の幼馴染でイケメン。 剣道部所属。 基本的に冷静。 誠一のことを気にかけているが、誠一の気持ちとすれ違い、なかなかかみ合わない。 高宮美羽の実兄。 高宮美羽 誠一の幼馴染。 肩まで伸びた黒髪に、花のピンを付けた美少女。 誠一とは学年が違うため、なかなか会うことができず、翔太たちのように、気にかけることも難しかった。 誠一の事を「誠一お兄ちゃん」と呼び、慕っていた。 荒木賢治 短い茶髪のイケメン。 ボクシング部所属。 人懐っこい性格ではあるが、怒るとかなり怖い。 には、頭が上がらない。 誠一のことを気にかけているが、誠一の気持ちとすれ違い、なかなかかみ合わない。 誠一の友達。 背中まで伸びた茶髪に、カチューシャを付けた美少女。 幼馴染とは別に、誠一のことを気にかけてくれる、数少ない存在。 アイドルグループに所属しているわけではないが、学園内ではその優しさから、アイドル的存在である。 何やら誠一には恩があるようで・・・?• 新島絵里 誠一の友だちで、髪を簡単にまとめている童顔美少女。 幼馴染とは別に、誠一のことを気にかけてくれる数少ない存在であり、翔太の彼女。 そこそこ有名なアイドルグループに所属しているが、恋愛は別に禁止されていない。 村田梨香 誠一の友だちで、かるいウェーブのかかった黒髪に少しタレ目の美少女。 幼馴染とは別に誠一のことを気にかけてくれる数少ない存在であり、賢治の彼女。 そこそこ有名なアイドルグループに所属しているが、恋愛は別に禁止されていない。 異世界人達• ガッスル・クルート 主人公が登録したギルドのギルドマスター。 ギルドの場所は王都テルベール。 ギルド本部でもあり、 変態の巣窟でもある。 むしろ王都の住人には 変態の巣窟という認識の方が強い。 ブーメランパンツをこよなく愛用している筋骨隆々で褐色肌な男。 エリス・マクレーヌ 金髪縦ロールといったお嬢様のような髪型の受付嬢。 美人でその上マクレーヌ伯爵家という貴族のご令嬢だが、その正体は ドSである。 ホモン・ゲイザー 冒険者ギルド本部の実力者 変態 の一人。 名前の通りの人物である。 簡単に言えば。 ルイエス・バルゼ 『剣聖の戦乙女』と呼ばれる部隊の団長。 《剣騎士》の異名を持つ。 驚異的な実力を持っており、それに加えて美しさも兼ね備えており、国内外問わず有名である。 誠一との模擬戦に負け、誠一の事を師匠と呼び始めた。 生まれつきスキルを使用する事ができないが、スキルを技として吸収し、己が物にしている。 カイゼル帝国帝王 名前は判明していないが、勇者達を酷使しようともくろむ人物。 糞野郎。 ネタバレ勢• 宝箱 名前の通り、宝箱の魔物であった。 しかし誠一に討伐されてからしばらくして、とある場所にて偶然再会した。 出会ってばかりの頃とは違い、現在は敵意はない様子。 今では王城勤めの公務員となっている。 無駄に行動がイケメン。 ゼアノス 『暗黒貴族ゼアノス』の生前の姿。 とある出来事があり復活を遂げ、今は現世を謳歌している。 誠一ほどではないが、かなりチートクラスな人物。 マリー ゼアノスにとって大切な女性。 メイド。 死んでいたが、とある出来事がきっかけとなってゼアノスと共に復活を遂げる。 柊誠 誠一の父親。 柊一美 誠一の母親。 関連タグ 関連記事 親記事 pixivision• 2020-07-15 18:00:00• 2020-07-15 17:00:00• 2020-07-14 18:00:00• 2020-07-14 17:00:00• 2020-07-13 19:00:00 人気の記事• 更新された記事• 2020-07-16 14:34:45• 2020-07-16 14:34:44• 2020-07-16 14:33:53• 2020-07-16 14:32:50• 2020-07-16 14:32:25 新しく作成された記事• 2020-07-16 14:22:53• 2020-07-16 14:20:05• 2020-07-16 13:19:19• 2020-07-16 12:58:18• 2020-07-16 12:56:02•

次の

進化

進化 の 実

聖騎士族は多いので、同族加撃でもチームに恩恵を与えやすい。 同族加命撃ならプロテクションのラインも底上げ可能。 周回速度の向上に直結する。 ケガ減りの方が恩恵は多い。 おすすめの組み合わせ例 英雄の証を使用し、実を2つ付ける時の組み合わせ例。 攻撃力が5,000上がるので、直殴り火力が約1. 2倍になる。 同族加命を選んでいるのは、プロテクションの強化にも繋がるため。 同族加速でも問題無いので好みで選択しよう。 25倍 降臨周回がメインならば、友情火力の方が重要なため熱き友撃を付けよう。 また、神化へのスライドが多いなら、加撃2つよりこちらの方がおすすめ。 どちらも特Lならば、本来約2,000のラインが約3,000まで上がる。 ただし現状では必要とされる場面は無いので、優先度は低め。 特Lなら放電の威力も約11万になる(刹那の放電が無強化で12. 3万)。 降臨周回用ならボス戦に間に合う。 ただしゲージもキラーも無いので、伸び幅は進化に比べて低め。 壁ドンSSの威力に直結する。 おすすめの組み合わせ例 英雄の証を使用し、実を2つ付ける時の組み合わせ例。 速必殺&熱き友撃 効果(特L) SSを5ターン短縮& 友情1. 25倍 周回用に使用するならこの組み合わせがおすすめ。 特にSSターン短縮を意識無くても、ボス戦でSSを使用できるため周回速度が上がる。 など、早めにSSを使用したい高難易度でも便利。 25倍 SSが自然とたまる高難易度がメインなら、加撃で直殴り火力を上げよう。 攻撃力が約1. 1倍になり、壁ドンSSで削れる量も増える。 進化へのスライドが多いなら、こちらの方がおすすめ。

次の