/*
gcc -g ql_test.cpp -o ql_test
強化学習(Q-Learning)を理解する為に、中学→高校→大学の学歴を使ってみた
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
typedef enum period{
BIRTH = 0, JUNIOR_HIGH = 1, HIGH = 2, COLLEGE = 3, SUPER_COLLEGE = 4
}PERIOD;
typedef struct state{
struct state* future_state[2]; // 未来へのパス(取り敢えず2つほど)
PERIOD period;
int q;
}STATE;
STATE* change_state(STATE* p_state)
{
if ((double)rand()/RAND_MAX < 0.3){ // ε:0.3
if ((double)rand()/RAND_MAX < 0.5){ // 半々
return p_state->future_state[0];
}
else{
return p_state->future_state[1];
}
}
else {
if (p_state->future_state[0]->q > p_state->future_state[1]->q){
return p_state->future_state[0];
}
else{
return p_state->future_state[1];
}
}
}
void q_renewal(STATE* p_state)
{
int dummy_q;
if (p_state->period == SUPER_COLLEGE){
p_state->q += 0.1 * (1000- p_state->q); // α:0.1 報酬の源泉:年収1000万円
}
else if (p_state->period != COLLEGE){
if (p_state->future_state[0]->q > p_state->future_state[1]->q){
dummy_q = p_state->future_state[0]->q;
}
else {
dummy_q = p_state->future_state[1]->q;
}
p_state->q += 0.1 * (0.9 * dummy_q - p_state->q); // α:0.1 γ:0.9
}
return;
}
void q_display(STATE* p_state)
{
for (int i =0; i < 15 ; i++){
printf("%d,", p_state->q);
p_state++;
}
printf("\n");
return;
}
int main()
{
srand(13);
// 初期設定
//STATE* state;
STATE state[15];
state[0].period = BIRTH;
state[0].future_state[0] = &(state[1]);
state[0].future_state[1] = &(state[2]);
state[1].period = JUNIOR_HIGH;
state[1].future_state[0] = &(state[3]);
state[1].future_state[1] = &(state[4]);
state[2].period = JUNIOR_HIGH;
state[2].future_state[0] = &(state[5]);
state[2].future_state[1] = &(state[6]);
state[3].period = HIGH;
state[3].future_state[0] = &(state[7]);
state[3].future_state[1] = &(state[8]);
state[4].period = HIGH;
state[4].future_state[0] = &(state[9]);
state[4].future_state[1] = &(state[10]);
state[5].period = HIGH;
state[5].future_state[0] = &(state[11]);
state[5].future_state[1] = &(state[12]);
state[6].period = HIGH;
state[6].future_state[0] = &(state[13]);
state[6].future_state[1] = &(state[14]);
state[7].period = COLLEGE;
state[8].period = COLLEGE;
state[9].period = COLLEGE;
state[10].period = SUPER_COLLEGE;
state[11].period = COLLEGE;
state[12].period = COLLEGE;
state[13].period = COLLEGE;
state[14].period = COLLEGE;
for (int i = 0; i < 15; i++){
state[i].q = (int)rand() % 100;
}
printf("誕生,A中学,B中学,C高校,D高校,E高校,F高校,G大学,H大学,I大学,J大学,K大学,L大学,M大学,N大学\n");
STATE* s = state;
//q_display(s);
q_display(state);
for (int i = 0; i < 1000; i++){ // 300:学習回数
STATE* s = state; // 初期値に戻しているだけ
do{
s = change_state(s);
q_renewal(s);
}while( (s->period != COLLEGE) && (s->period != SUPER_COLLEGE));
q_display(state);
}
printf("\n[after]\n");
//q_display(s);
q_display(state);
}強化学習シミュレーション
副業シミュレーション
/*
gcc -g second_job.cpp -o second_job
考え方
(1)8時間労働、8時間睡眠、8時間余暇を基本として考える。
(2)8時間余暇の中には、通勤時間1.5時間 食事時間1.5時間が含まれるものとする
(3)とすれば、残りの余暇5時間をどのような使い方をするのかが問題となる。
(4)十分な余暇は、基本的に正業のパフォーマンスを上げるものであるとする。
(4)余暇を使った副業は、収入になるものとする
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
typedef struct person {
double first_business_hour;
double sleep_hour;
double commute_time;
double meal_time;
double max_remain_time;
double second_business_hour;
double final_remain_time;
double fb_fee;
double sb_fee;
double fatigue_func;
double cost;
struct person *prev; /* 前の構造体を示すポインタ */
struct person *next; /* 次の構造体を示すポインタ */
} PERSON;
double min(double a, double b)
{
if (a > b)
return b;
else
return a;
}
double diff(double a, double b)
{
if (a > b)
return a - b;
else
return 0;
}
double fatigue_func(double time)
{
if (time < 1.0){
return 0.5;
}
else if ((time >= 1.0) && (time < 3.0)){
return (1.0 - 0.5)/(3.0 - 1.0) * (time - 1.0) + 0.5;
}
else {
return 1.0;
}
}
const double First_Business_hourly_fees = 2000;
const double First_Business_extra_fees = First_Business_hourly_fees * 1.25;
const double Second_Business_hourly_fees = 1000;
int main()
{
srand(13);
PERSON* first_p_person= (PERSON*)malloc(sizeof(PERSON));
PERSON* last_p_person= (PERSON*)malloc(sizeof(PERSON));
PERSON* p_prev_person = first_p_person;
for (int i = 0; i < 100; i++){
PERSON* p_person= (PERSON*)malloc(sizeof(PERSON));
memset(p_person, 0, sizeof(PERSON));
//////// ポインタの貼り替え //////////
p_prev_person->next = p_person;
p_person->next = last_p_person;
p_person->prev = p_prev_person;
p_prev_person = p_person;
//////////////////////////////////////
p_person->first_business_hour = 8.0 + 2.0 * (double)rand()/RAND_MAX; // 8～10時間
p_person->first_business_hour = 8.0; // 8～10時間
p_person->sleep_hour = 7.0 + 1.0 * (1.0 - 2.0 * (double)rand()/RAND_MAX); // 6～8時間
p_person->commute_time = 1.0 + 0.5 * (1.0 - 2.0 * (double)rand()/RAND_MAX); // 0.5～1.5時間
p_person->meal_time = 1.0 + 0.5 * (1.0 - 2.0 * (double)rand()/RAND_MAX); // 0.5～1.5時間
p_person->max_remain_time =
24.0 -
p_person->first_business_hour -
p_person->sleep_hour -
p_person->commute_time -
p_person->meal_time; // 最悪でも3時間の、最良で9時間の余暇時間ができる
#if 1
p_person->second_business_hour = p_person->max_remain_time * (double)rand()/RAND_MAX; //余暇の時間を適当に振る
#else
p_person->second_business_hour = 0;
#endif
p_person->final_remain_time = p_person->max_remain_time - p_person->second_business_hour;
p_person->fb_fee =
min(p_person->first_business_hour, 8.0) * First_Business_hourly_fees +
diff(p_person->first_business_hour, 8.0) * First_Business_extra_fees;
p_person->sb_fee = p_person->second_business_hour * Second_Business_hourly_fees;
p_person->fatigue_func = fatigue_func(p_person->final_remain_time);
p_person->cost =
p_person->fb_fee * p_person->fatigue_func + p_person->sb_fee;
//printf("%d:cost = %f\n", i, p_person->cost);
}
double total_cost = 0.0;
PERSON* p_person = first_p_person->next;
printf("本業時間,睡眠時間,通勤時間,食事時間,余暇時間,副業時間,残余暇時間,RATIO,収入\n");
while(p_person->next != last_p_person){
total_cost += p_person->cost;
printf("%f,%f,%f,%f,%f,%f,%f,%f,%f\n",
p_person->first_business_hour,
p_person->sleep_hour,
p_person->commute_time,
p_person->meal_time,
p_person->max_remain_time,
p_person->second_business_hour,
p_person->final_remain_time,
p_person->fatigue_func,
p_person->cost
);
p_person = p_person->next;
}
printf("total cost = %f\n", total_cost);
}
非正規社員シミュレーション
/*
gcc -g hiseiki3.cpp -o hiseiki3
*/
/*
まず「基本形」を崩す
非正規社員投入の方針は、
(1)潜在的な市場が増加中なら投入
(2)赤字に転じたら、直ちに非正規社員を全員解雇
という極めて単純なもの
に、
非正規社員を保護する
最低3年間は解雇できないもの、としてみる
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
typedef struct person{
int age; // 20歳～60歳 のいずれか
int position; // 1:正規社員 0:非正規社員
double productivity; // 生産力 正規社員の場合
///////////
struct person *prev; /* 前の構造体を示すポインタ */
struct person *next; /* 次の構造体を示すポインタ */
} PERSON;
typedef struct company{
int payroll;
double productivity; // 会社としての生産力の合計
} COMPANY;
PERSON *p_first_person, *p_last_person; //社員リスト(あえてグローバルで保持)
// 社員用リストの先頭と終端を作成するルーチン
/*
リストの先頭と終端をはグローバルでも良いのであるが、
一応、メインルーチンの方で、陽に定義できるように、
ここでは、返り値としている
*/
double min(double a, double b){
if (b > a)
return a;
else
return b;
};
double juglar_cycles(int year)
{
// 10年で変動するsin周期
// ベースとするのは2017年とする(単なる仮説)
int x = (year -7) % 10;
double y = sin( (double)x /10.0 * 2 * 3.141592654);
return y;
}
void init_person_list(PERSON **p_first_person, PERSON **p_last_person)
{
PERSON *p_top_person = (PERSON *)malloc(sizeof(PERSON));
if(p_top_person == NULL) {
printf("メモリが確保できません\n");
exit(EXIT_FAILURE);
}
memset(p_top_person, 0, sizeof(PERSON)); // ゼロクリア
PERSON *p_tail_person = (PERSON *)malloc(sizeof(PERSON));
if(p_tail_person == NULL) {
printf("メモリが確保できません\n");
exit(EXIT_FAILURE);
}
memset(p_tail_person, 0, sizeof(PERSON)); // ゼロクリア
*p_first_person = p_top_person;
*p_last_person = p_tail_person;
(*p_first_person)->prev = NULL;
(*p_last_person)->next = NULL;
(*p_first_person)->next = (*p_last_person);
(*p_last_person)->prev = (*p_first_person);
return;
}
// 社員オブジェクトを生成して、社員用リストに追加するルーチン
void add_person(PERSON *p_ref_person)
{
PERSON *new_p_person = (PERSON *)malloc(sizeof(PERSON));
if(new_p_person == NULL) {
printf("メモリが確保できません\n");
exit(EXIT_FAILURE);
}
memset(new_p_person, 0, sizeof(PERSON)); // ゼロクリア
memcpy(new_p_person, p_ref_person, sizeof(PERSON)); // 引数の動的メモリの内容コピー
// personの追加属性記述ここから
// personの追加属性記述ここまで
PERSON *p_person = p_last_person->prev;
p_person->next = new_p_person;
new_p_person->prev = p_person;
p_last_person->prev = new_p_person;
new_p_person->next = p_last_person;
return;
}
void delete_person(PERSON *p_person)
{
// ポインタを貼り替えて
p_person->prev->next = p_person->next;
p_person->next->prev = p_person->prev;
// そのメモリを解放する
free(p_person);
return;
}
int main()
{
double potential = juglar_cycles(2017) * 1500.0 + 7500.0;
double border = 7000.0; // 利益のボーダー(固定と考える)
COMPANY company;
company.productivity = 7437.500000; // 生産力初期値
// 社員格納用リストの作成
init_person_list(&p_first_person, &p_last_person);
//20歳から59歳までの正規社員、各世代100人づつ、合計4000人を作成する
/////// PERSONを作成する ///////
for (int age = 20; age < 60; age ++){
for (int i = 0; i < 100; i++){
PERSON person;
person.age = age;
person.position = 1; // 1:正規社員 0:非正規社員
person.productivity = 1.25 + (2.50 -1.25) / 40.0 * ((double)age -20.0); //20歳 1.25 60歳 2.50まで線形変化
add_person(&person);
}
}
/////// PERSONを作成する ///////
double sum_profit = 0;
for ( int year = 2017; year < 2040; year++){
//// 年齢を1歳加算し、定年
// ===== PERSON ループを回す========
PERSON* p_person = p_first_person->next;
while (p_person != p_last_person){
p_person->age += 1;
if (p_person->position == 1){ // 正規社員であれば、生産力は年齢とともに高くなる(という仮説)
p_person->productivity = 1.25 + (2.50 -1.25) / 40.0 * ((double)(p_person->age) -20.0); //20歳 1.25 60歳 2.50まで線形変化
}
else if (p_person->position == 0){ // 非正規社員であれば、生産力は年齢と関係なく高くならない(という仮説)
p_person->productivity = 1.0;
}
if (p_person->age >= 60){ // 60歳になったら定年(正規社員だろうが、非正規社員だろうが)
delete_person(p_person);
}
p_person = p_person->next;
}
// ===== PERSON ループを回す(ここまで)========
//// 100人の20歳の新入社員を入社する
for (int i = 0; i < 100; i++){
/////// PERSONを作成する ///////
PERSON person;
person.age = 20;
person.position = 1; // 1:正規社員 0:非正規社員
person.productivity = 1.25 + (2.50 -1.25) / 40.0 * ((double)person.age -20.0); //20歳 1.25 60歳 2.50まで線形変化
add_person(&person);
}
#if 1
// 昨年の景気ラインと昨年の生産力を比較して、景気ライン > 昨年の生産力 となっていたら、非正規社員を必要分だけ投入する
int add_person_number;
if (potential > company.productivity){
add_person_number = (int)(potential - company.productivity);
}
// printf("potential = %f, company.productivity = %f, add_person_number=%d\n",potential, company.productivity, add_person_number);
for (int i=0; i < add_person_number; i++){
PERSON person;
person.age = 20; // 若い奴を突っ込むことにする
person.position = 0; // 1:正規社員 0:非正規社員
person.productivity = 1.0; // 生産力は"1.0"で固定、かつ年齢とともに成長しない)
add_person(&person);
}
// 昨年の景気ラインと利益のボーダを比較して 、景気ライン < 利益のボーダ となっていたら、非正規社員を全て即時に解雇する
if (potential - border < 0.0){
// ===== PERSON ループを回す========
p_person = p_first_person->next;
while (p_person != p_last_person){
if (p_person->position == 0){ // 非正規社員
if (p_person->age > 25){
delete_person(p_person);
}
}
p_person = p_person->next;
}
// ===== PERSON ループを回す(ここまで)========
}
#endif //0
potential = juglar_cycles(year) * 1500.0 + 7500.0; // 景気ライン(ジャグラーサイクル)の更新
/////////// ここから生産力算出ループ
company.productivity = 0; // 生産力ゼロリセット
company.payroll = 0 ; // 従業員数ゼロリセット
// ===== PERSON ループを回す========
p_person = p_first_person->next;
while (p_person != p_last_person){
company.payroll += 1 ; // 従業員数一人加算
company.productivity += p_person->productivity; // 生産力加算
p_person = p_person->next;
}
// ===== PERSON ループを回す(ここまで)========
//printf("company.payroll = %d\n",company.payroll); // company.payroll = 4000
//printf("company.productivity = %f\n",company.productivity); // company.productivity = 7437.500000
double profit = min(company.productivity, potential) - border;
sum_profit += profit;
//printf("year = %d company.productivity = %f potential = %f profit = %f sum_profit=%f payroll=%d\n",year,company.productivity, potential, profit,sum_profit,company.payroll);
printf("%d,%f,%f,%f,%f,%d\n",year,company.productivity, potential, profit,sum_profit,company.payroll);
} // for ( int year = 2017; year < 2040; year++){
return 0;
}
1992年生まれから人口の100%がディジタルネイティブになったと仮定する。Q:日本のデジタルネイティブの比率は、どう変化していくだろうか
2/*
gcc -g birth_digital_native.cpp -o birth_digital_native
*/
/*
デジタルネイティブ
1992年生まれから人口の100%がディジタルネイティブになったと仮定する。Q:日本のデジタルネイティブの比率は、どう変化していくだろうか
*/
#include "stdio.h"
int main(int argc, char* argv[])
{
double men[101],women[101]; // 年齢別人口 平成22年データ 単位は1000人
double men_death_rate[101],women_death_rate[101]; // 死亡率 平成22年データ (資料 厚生労働省大臣官房統計情報部人口動態・保健統計課「人口動態統計」)
// ファイルデバイスとデータ形式の統一回避する為、データべた書き
men[ 0]=549 ; men_death_rate[ 0]=2.5/1000.0 ; // 男性0歳人口549千人、死亡率0.25% 2012年生まれ
men[ 1]=535 ; men_death_rate[ 1]=0.4/1000.0 ; //2011年生まれ
men[ 2]=535 ; men_death_rate[ 2]=0.2/1000.0 ; //2010年生まれ
men[ 3]=550 ; men_death_rate[ 3]=0.2/1000.0 ;
men[ 4]=548 ; men_death_rate[ 4]=0.2/1000.0 ;
men[ 5]=544 ; men_death_rate[ 5]=0.1/1000.0 ;
men[ 6]=542 ; men_death_rate[ 6]=0.1/1000.0 ;
men[ 7]=562 ; men_death_rate[ 7]=0.1/1000.0 ;
men[ 8]=574 ; men_death_rate[ 8]=0.1/1000.0 ;
men[ 9]=589 ; men_death_rate[ 9]=0.1/1000.0 ; //2003年生まれ
men[10]=597 ; men_death_rate[10]=0.1/1000.0 ; //2002年生まれ
men[11]=604 ; men_death_rate[11]=0.1/1000.0 ;
men[12]=604 ; men_death_rate[12]=0.1/1000.0 ;
men[13]=613 ; men_death_rate[13]=0.1/1000.0 ;
men[14]=610 ; men_death_rate[14]=0.1/1000.0 ;
men[15]=607 ; men_death_rate[15]=0.3/1000.0 ;
men[16]=627 ; men_death_rate[16]=0.3/1000.0 ;
men[17]=632 ; men_death_rate[17]=0.3/1000.0 ;
men[18]=621 ; men_death_rate[18]=0.3/1000.0 ; //1990年生まれ (ここまでが、ディタルネイティブ)
men[19]=631 ; men_death_rate[19]=0.3/1000.0 ;
men[20]=623 ; men_death_rate[20]=0.6/1000.0 ; //1992年生まれ
men[21]=632 ; men_death_rate[21]=0.6/1000.0 ;
men[22]=648 ; men_death_rate[22]=0.6/1000.0 ;
men[23]=668 ; men_death_rate[23]=0.6/1000.0 ;
men[24]=683 ; men_death_rate[24]=0.6/1000.0 ;
men[25]=697 ; men_death_rate[25]=0.7/1000.0 ;
men[26]=723 ; men_death_rate[26]=0.7/1000.0 ;
men[27]=745 ; men_death_rate[27]=0.7/1000.0 ;
men[28]=754 ; men_death_rate[28]=0.7/1000.0 ;
men[29]=754 ; men_death_rate[29]=0.7/1000.0 ;
men[30]=764 ; men_death_rate[30]=0.8/1000.0 ;
men[31]=797 ; men_death_rate[31]=0.8/1000.0 ;
men[32]=818 ; men_death_rate[32]=0.8/1000.0 ;
men[33]=852 ; men_death_rate[33]=0.8/1000.0 ;
men[34]=873 ; men_death_rate[34]=0.8/1000.0 ;
men[35]=917 ; men_death_rate[35]=1.0/1000.0 ;
men[36]=960 ; men_death_rate[36]=1.0/1000.0 ;
men[37]=1012 ; men_death_rate[37]=1.0/1000.0 ;
men[38]=1028 ; men_death_rate[38]=1.0/1000.0 ;
men[39]=1010 ; men_death_rate[39]=1.0/1000.0 ;
men[40]=982 ; men_death_rate[40]=1.5/1000.0 ;
men[41]=954 ; men_death_rate[41]=1.5/1000.0 ;
men[42]=937 ; men_death_rate[42]=1.5/1000.0 ;
men[43]=916 ; men_death_rate[43]=1.5/1000.0 ;
men[44]=915 ; men_death_rate[44]=1.5/1000.0 ;
men[45]=713 ; men_death_rate[45]=2.4/1000.0 ;
men[46]=882 ; men_death_rate[46]=2.4/1000.0 ;
men[47]=826 ; men_death_rate[47]=2.4/1000.0 ;
men[48]=805 ; men_death_rate[48]=2.4/1000.0 ;
men[49]=778 ; men_death_rate[49]=2.4/1000.0 ;
men[50]=765 ; men_death_rate[50]=3.8/1000.0 ;
men[51]=770 ; men_death_rate[51]=3.8/1000.0 ;
men[52]=783 ; men_death_rate[52]=3.8/1000.0 ;
men[53]=761 ; men_death_rate[53]=3.8/1000.0 ;
men[54]=740 ; men_death_rate[54]=3.8/1000.0 ;
men[55]=776 ; men_death_rate[55]=6.3/1000.0 ;
men[56]=803 ; men_death_rate[56]=6.3/1000.0 ;
men[57]=803 ; men_death_rate[57]=6.3/1000.0 ;
men[58]=850 ; men_death_rate[58]=6.3/1000.0 ;
men[59]=896 ; men_death_rate[59]=6.3/1000.0 ;
men[60]=949 ; men_death_rate[60]=9.3/1000.0 ;
men[61]=1018 ; men_death_rate[61]=9.3/1000.0 ;
men[62]=1111 ; men_death_rate[62]=9.3/1000.0 ;
men[63]=1099 ; men_death_rate[63]=9.3/1000.0 ;
men[64]=1042 ; men_death_rate[64]=9.3/1000.0 ;
men[65]=645 ; men_death_rate[65]=14.6/1000.0 ;
men[66]=684 ; men_death_rate[66]=14.6/1000.0 ;
men[67]=825 ; men_death_rate[67]=14.6/1000.0 ;
men[68]=794 ; men_death_rate[68]=14.6/1000.0 ;
men[69]=809 ; men_death_rate[69]=14.6/1000.0 ;
men[70]=780 ; men_death_rate[70]=22.7/1000.0 ;
men[71]=698 ; men_death_rate[71]=22.7/1000.0 ;
men[72]=599 ; men_death_rate[72]=22.7/1000.0 ;
men[73]=627 ; men_death_rate[73]=22.7/1000.0 ;
men[74]=631 ; men_death_rate[74]=22.7/1000.0 ;
men[75]=616 ; men_death_rate[75]=39.6/1000.0 ;
men[76]=571 ; men_death_rate[76]=39.6/1000.0 ;
men[77]=521 ; men_death_rate[77]=39.6/1000.0 ;
men[78]=501 ; men_death_rate[78]=39.6/1000.0 ;
men[79]=470 ; men_death_rate[79]=39.6/1000.0 ;
men[80]=430 ; men_death_rate[80]=70.5/1000.0 ;
men[81]=385 ; men_death_rate[81]=70.5/1000.0 ;
men[82]=350 ; men_death_rate[82]=70.5/1000.0 ;
men[83]=316 ; men_death_rate[83]=70.5/1000.0 ;
men[84]=281 ; men_death_rate[84]=70.5/1000.0 ;
men[85]=247 ; men_death_rate[85]=120.3/1000.0 ;
men[86]=202 ; men_death_rate[86]=120.3/1000.0 ;
men[87]=158 ; men_death_rate[87]=120.3/1000.0 ;
men[88]=122 ; men_death_rate[88]=120.3/1000.0 ;
men[89]=98 ; men_death_rate[89]=120.3/1000.0 ;
men[90]=78 ; men_death_rate[90]=202.5/1000.0 ;
men[91]=67 ; men_death_rate[91]=202.5/1000.0 ;
men[92]=44 ; men_death_rate[92]=202.5/1000.0 ;
men[93]=36 ; men_death_rate[93]=202.5/1000.0 ;
men[94]=28 ; men_death_rate[94]=202.5/1000.0 ;
men[95]=21 ; men_death_rate[95]=318.8/1000.0 ;
men[96]=15 ; men_death_rate[96]=318.8/1000.0 ;
men[97]=11 ; men_death_rate[97]=318.8/1000.0 ;
men[98]=7 ; men_death_rate[98]=318.8/1000.0 ;
men[99]=5 ; men_death_rate[99]=318.8/1000.0 ;
women[ 0]=520; women_death_rate[ 0]=2.1/1000.0 ;// 女性0歳人口520千人、死亡率0.21%
women[ 1]=510; women_death_rate[ 1]=0.4/1000.0 ;
women[ 2]=511; women_death_rate[ 2]=0.2/1000.0 ;
women[ 3]=525; women_death_rate[ 3]=0.1/1000.0 ;
women[ 4]=522; women_death_rate[ 4]=0.1/1000.0 ;
women[ 5]=518; women_death_rate[ 5]=0.1/1000.0 ;
women[ 6]=517; women_death_rate[ 6]=0.1/1000.0 ;
women[ 7]=538; women_death_rate[ 7]=0.1/1000.0 ;
women[ 8]=545; women_death_rate[ 8]=0.1/1000.0 ;
women[ 9]=561; women_death_rate[ 9]=0.1/1000.0 ;
women[10]=568; women_death_rate[10]=0.1/1000.0 ;
women[11]=573; women_death_rate[11]=0.1/1000.0 ;
women[12]=576; women_death_rate[12]=0.1/1000.0 ;
women[13]=585; women_death_rate[13]=0.1/1000.0 ;
women[14]=583; women_death_rate[14]=0.1/1000.0 ;
women[15]=578; women_death_rate[15]=0.2/1000.0 ;
women[16]=595; women_death_rate[16]=0.2/1000.0 ;
women[17]=597; women_death_rate[17]=0.2/1000.0 ;
women[18]=589; women_death_rate[18]=0.2/1000.0 ;//1990年生まれ (ここまでが、ディタルネイティブ)
women[19]=599; women_death_rate[19]=0.2/1000.0 ;
women[20]=596; women_death_rate[20]=0.3/1000.0 ;
women[21]=605; women_death_rate[21]=0.3/1000.0 ;
women[22]=622; women_death_rate[22]=0.3/1000.0 ;
women[23]=638; women_death_rate[23]=0.3/1000.0 ;
women[24]=655; women_death_rate[24]=0.3/1000.0 ;
women[25]=667; women_death_rate[25]=0.3/1000.0 ;
women[26]=697; women_death_rate[26]=0.3/1000.0 ;
women[27]=719; women_death_rate[27]=0.3/1000.0 ;
women[28]=729; women_death_rate[28]=0.3/1000.0 ;
women[29]=734; women_death_rate[29]=0.3/1000.0 ;
women[30]=742; women_death_rate[30]=0.4/1000.0 ;
women[31]=774; women_death_rate[31]=0.4/1000.0 ;
women[32]=794; women_death_rate[32]=0.4/1000.0 ;
women[33]=828; women_death_rate[33]=0.4/1000.0 ;
women[34]=849; women_death_rate[34]=0.4/1000.0 ;
women[35]=890; women_death_rate[35]=0.6/1000.0 ;
women[36]=931; women_death_rate[36]=0.6/1000.0 ;
women[37]=982; women_death_rate[37]=0.6/1000.0 ;
women[38]=1001; women_death_rate[38]=0.6/1000.0 ;
women[39]=981; women_death_rate[39]=0.6/1000.0 ;
women[40]=958; women_death_rate[40]=0.8/1000.0 ;
women[41]=931; women_death_rate[41]=0.8/1000.0 ;
women[42]=920; women_death_rate[42]=0.8/1000.0 ;
women[43]=902; women_death_rate[43]=0.8/1000.0 ;
women[44]=898; women_death_rate[44]=0.8/1000.0 ;
women[45]=705; women_death_rate[45]=1.3/1000.0 ;
women[46]=872; women_death_rate[46]=1.3/1000.0 ;
women[47]=815; women_death_rate[47]=1.3/1000.0 ;
women[48]=798; women_death_rate[48]=1.3/1000.0 ;
women[49]=772; women_death_rate[49]=1.3/1000.0 ;
women[50]=760; women_death_rate[50]=1.9/1000.0 ;
women[51]=768; women_death_rate[51]=1.9/1000.0 ;
women[52]=783; women_death_rate[52]=1.9/1000.0 ;
women[53]=765; women_death_rate[53]=1.9/1000.0 ;
women[54]=744; women_death_rate[54]=1.9/1000.0 ;
women[55]=783; women_death_rate[55]=2.8/1000.0 ;
women[56]=810; women_death_rate[56]=2.8/1000.0 ;
women[57]=813; women_death_rate[57]=2.8/1000.0 ;
women[58]=868; women_death_rate[58]=2.8/1000.0 ;
women[59]=918; women_death_rate[59]=2.8/1000.0 ;
women[60]=975; women_death_rate[60]=3.9/1000.0 ;
women[61]=1051; women_death_rate[61]=3.9/1000.0 ;
women[62]=1152; women_death_rate[62]=3.9/1000.0 ;
women[63]=1146; women_death_rate[63]=3.9/1000.0 ;
women[64]=1090; women_death_rate[64]=3.9/1000.0 ;
women[65]=685; women_death_rate[65]=6.0/1000.0 ;
women[66]=741; women_death_rate[66]=6.0/1000.0 ;
women[67]=903; women_death_rate[67]=6.0/1000.0 ;
women[68]=875; women_death_rate[68]=6.0/1000.0 ;
women[69]=899; women_death_rate[69]=6.0/1000.0 ;
women[70]=873; women_death_rate[70]=9.8/1000.0 ;
women[71]=793; women_death_rate[71]=9.8/1000.0 ;
women[72]=690; women_death_rate[72]=9.8/1000.0 ;
women[73]=738; women_death_rate[73]=9.8/1000.0 ;
women[74]=755; women_death_rate[74]=9.8/1000.0 ;
women[75]=753; women_death_rate[75]=17.9/1000.0 ;
women[76]=718; women_death_rate[76]=17.9/1000.0 ;
women[77]=675; women_death_rate[77]=17.9/1000.0 ;
women[78]=671; women_death_rate[78]=17.9/1000.0 ;
women[79]=646; women_death_rate[79]=17.9/1000.0 ;
women[80]=614; women_death_rate[80]=34.3/1000.0 ;
women[81]=573; women_death_rate[81]=34.3/1000.0 ;
women[82]=547; women_death_rate[82]=34.3/1000.0 ;
women[83]=515; women_death_rate[83]=34.3/1000.0 ;
women[84]=482; women_death_rate[84]=34.3/1000.0 ;
women[85]=454; women_death_rate[85]=69.1/1000.0 ;
women[86]=405; women_death_rate[86]=69.1/1000.0 ;
women[87]=349; women_death_rate[87]=69.1/1000.0 ;
women[88]=313; women_death_rate[88]=69.1/1000.0 ;
women[89]=276; women_death_rate[89]=69.1/1000.0 ;
women[90]=236; women_death_rate[90]=131.2/1000.0 ;
women[91]=213; women_death_rate[91]=131.2/1000.0 ;
women[92]=146; women_death_rate[92]=131.2/1000.0 ;
women[93]=128; women_death_rate[93]=131.2/1000.0 ;
women[94]=106; women_death_rate[94]=131.2/1000.0 ;
women[95]=87 ; women_death_rate[95]=238.1/1000.0 ;
women[96]=63 ; women_death_rate[96]=238.1/1000.0 ;
women[97]=49 ; women_death_rate[97]=238.1/1000.0 ;
women[98]=35 ; women_death_rate[98]=238.1/1000.0 ;
women[99]=25 ; women_death_rate[99]=238.1/1000.0 ;
for (int year = 2012; year < 2100; year++){ // 2012年から2100年までループ計算
double dummy = 0;
for(int i = 15; i < 50; i++){ // 特殊出産率の対象 15歳から49歳までの人口加算
dummy += women[i];
}
// 1.4は、特殊出生率 / 35は特殊出生率の対象期間(35年) / 1.05は男性の出生比率
double mem_new_birth = dummy * 1.4 / 35.0 * 1.05/(1.05+1.00);
double womem_new_birth = dummy * 1.4 / 35.0 * 1.00/(1.05+1.00);
// 1年単位の人口移動 (死亡率も考慮)
for (int k = 99; k >= 0; k--){
men[k+1] = men[k] * (1.0 - men_death_rate[k]);
women[k+1] = women[k] * (1.0 - women_death_rate[k]);
//printf("%d %f %f \n", k, men[k], women[k]);
}
// 新生児の人口を追加
men[0] = mem_new_birth;
women[0] = womem_new_birth;
// 人口総計(年齢99歳まで。100歳以上の人口は無視することにした)
double sum_men = 0;
double sum_women = 0;
for (int m = 0; m <= 100; m++){
sum_men += men[m];
sum_women += women[m];
}
#if 0
// ディタルネイティブ人口総計
double digital_sum_men = 0;
double digital_sum_women = 0;
int l = year -1990;
if (l >= 100) l = 100;
for (int n = 0; n <= l ; n++){
digital_sum_men += men[n];
digital_sum_women += women[n];
}
#endif
#if 0 // ここから江端仮説
// ディタルネイティブ人口総計
double digital_sum_men = 0;
double digital_sum_women = 0;
// 1970年以後の人は100%デジタルは使えるいう仮説の導入
int l = year -1970;
if (l >= 100) l = 100;
for (int n = 0; n <= l ; n++){
digital_sum_men += men[n];
digital_sum_women += women[n];
}
// 1950-70年にかけてデジタルを使える人は線形に増加した、という仮説の導入
// デジタルネイティブ人口(江端"補正"仮説)
int p1 = year -1970; // 例：2020年の時に50歳
int p2 = year -1950; // 例：2020年の時に70歳
for (int i = p1; i < p2 ; i++){
if (i < 100){
// 例：2020年の時に70歳の人の0%、 60歳の人の50%、50歳の人の100%がデジタルを扱えるとする
digital_sum_men += men[i] * 1.0 / (double)(p2 - p1) * (double)(p2 - i);
digital_sum_women += women[i] * 1.0 / (double)(p2 - p1) * (double)(p2 - i);
}
}
#endif
#if 1
// 高齢者世代(65歳以上)に特化して計算してみる
// 人口総計(年齢65歳から99歳まで。100歳以上の人口は無視することにした)
sum_men = 0;
sum_women = 0;
for (int m = 65; m <= 100; m++){
sum_men += men[m];
sum_women += women[m];
}
// ディタルネイティブ人口総計
double digital_sum_men = 0;
double digital_sum_women = 0;
// 1970年以後の人は100%デジタルは使えるいう仮説の導入
int l = year -1970;
if (l >= 100) l = 100;
for (int n = 65; n <= l ; n++){
digital_sum_men += men[n];
digital_sum_women += women[n];
}
// 1950-70年にかけてデジタルを使える人は線形に増加した、という仮説の導入
// デジタルネイティブ人口(江端"補正"仮説)
int p1 = year -1970; // 例：2020年の時に50歳 2017年の時に47歳
int p2 = year -1950; // 例：2020年の時に70歳 2017年の時に67歳
for (int i = p1; i < p2 ; i++){
if ((i >= 65) &&(i < 100)){
// 例：2020年の時に70歳の人の0%、 60歳の人の50%、50歳の人の100%がデジタルを扱えるとする
digital_sum_men += men[i] * 1.0 / (double)(p2 - p1) * (double)(p2 - i);
digital_sum_women += women[i] * 1.0 / (double)(p2 - p1) * (double)(p2 - i);
}
}
#endif
printf("%d,%f,%f,%f\n", year, sum_men + sum_women, digital_sum_men + digital_sum_women, (digital_sum_men + digital_sum_women)/(sum_men + sum_women) );
}
}
「上司の帰宅が遅れると、社員の帰宅も遅れる」の仮説検証プログラム
/*
g++ -g seat.cpp -o seat
*/
/*
「上司の帰宅が遅れると、社員の帰宅も遅れる」の仮説検証
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
// 共通関数
double max(double a){
return a;
}
double max(double a, double b){
if (a > b)
return a;
else
return b;
};
double max(double a, double b, double c ){
return max(max(a,b), max(b,c));
};
double max(double a, double b, double c, double d ){
return max(max(a,b,c), d);
};
double min(double a){
return a;
}
double min(double a, double b){
if (b > a)
return a;
else
return b;
};
double min(double a, double b, double c ){
return min(min(a,b), min(b,c));
};
double min(double a, double b, double c, double d ){
return min(min(a,b,c), d);
};
// ファジィ表現
typedef enum scale {LESSLESS, LESS, ZERO, MORE, MOREMORE} SCALE;
// 前件部メンバーシップ関数(山3つ)クラス
class condition_MF3
{
private:
double center;
double width;
SCALE express;
public:
condition_MF3(double _center, double _witdth, SCALE _express){
center = _center;
width = _witdth;
express = _express;
// 使用できないファジィ表現を使った場合は止める
if ((express == LESSLESS) || (express == MOREMORE)){
printf("wrong expression used \n");
exit(0);
}
};
double func(double _x);
};
double condition_MF3::func(double _x)
{
// x,yは、メンバーシップ関数上の座標を示す
double x = _x;
double y = 0.0; // yの値は、必ず0以上1以下になる
if (express == LESS){
if (x <= center - width){
y = 1.0;
}
else if (x <= center){
y = - 1.0 / width * (x - center);
}
else{
y = 0.0;
}
}
else if (express == ZERO){
if (x <= center - width){
y = 0.0;
}
else if (x <= center){
y = 1.0 / width * (x - center) + 1.0;
}
else if (x <= center + width){
y = -1.0 / width * (x - center) + 1.0;
}
else{
y = 0.0;
}
}
else if (express == MORE){
if (x <= center){
y = 0.0;
}
else if (x <= center + width){
y = 1.0 / width * (x - center);
}
else{
y = 1.0;
}
}
else {
printf("wrong expression\n");
exit(1);
}
return y;
};
// 前件部メンバーシップ関数(山5つ)クラス
class condition_MF5
{
private:
double center;
double width;
SCALE express;
public:
condition_MF5(double _center, double _witdth, SCALE _express){
center = _center;
width = _witdth;
express = _express;
};
double func(double _x);
};
double condition_MF5::func(double _x)
{
// x,yは、メンバーシップ関数上の座標を示す
double x = _x;
double y = 0.0; // yの値は、必ず0以上1以下になる
if (express == LESSLESS){
if (x <= center - 2.0 * width){
y = 1.0;
}
else if (x <= center - width){
y = - 1.0 / width * (x - (center - 2.0 * width)) + 1.0;
}
else{
y = 0.0;
}
}
else if (express == LESS){
if (x <= center - 2.0 * width){
y = 0.0;
}
else if (x <= center - width){
y = 1.0 / width * (x - (center - width)) + 1.0;
}
else if (x <= center){
y = -1.0 / width * (x - (center - width)) + 1.0;
}
else{
y = 0.0;
}
}
else if (express == ZERO){
if (x <= center - width){
y = 0.0;
}
else if (x <= center){
y = 1.0 / width * (x - center) + 1.0;
}
else if (x <= center + width){
y = -1.0 / width * (x - center) + 1.0;
}
else{
y = 0.0;
}
}
else if (express == MORE){
if (x <= center){
y = 0.0;
}
else if (x <= center + width){
y = 1.0 / width * (x - (center + width)) + 1.0;
}
else if (x <= center + 2.0 * width){
y = -1.0 / width * (x - (center + width)) + 1.0;
}
else{
y = 0.0;
}
}
else if (express == MOREMORE){
if (x <= center + width){
y = 0.0;
}
else if (x <= center + 2.0 * width){
y = 1.0 / width * (x - (center + 2.0 * width)) + 1.0;
}
else{
y = 1.0;
}
}
return y;
};
// 後件部メンバーシップ関数(山3つ)クラス
class action_MF3
{
private:
double center;
double width;
SCALE express;
double x;
double y;
public:
action_MF3(double _center, double _witdth, SCALE _express){
y = 0.0; // yの値は、必ず0以上1以下になる
center = _center;
width = _witdth;
express = _express;
if (express == LESS){
x = center - width;
}
else if (express == ZERO){
x = center;
}
else if (express == MORE){
x = center + width;
}
else{
printf("wrong scale expression\n");
exit(0);
}
};
// Y座標の値を最大値で更新する
void func_Max(double b){
y = max(b, y);
};
// Y座標の値をリセット(y=0)する
void func_Reset(){
y = 0.0;
};
// X座標を返す
double func_X(void){
return x;
};
// (最大値で更新された、最後の)Y座標を返す
double func_Y(){
return y;
};
};
// 後件部メンバーシップ関数(山5つ)クラス
class action_MF5
{
private:
double center;
double width;
SCALE express;
double x;
double y;
public:
action_MF5(double _center, double _witdth, SCALE _express){
y = 0.0; // yの値は、必ず0以上1以下になる
center = _center;
width = _witdth;
express = _express;
if (express == LESSLESS){
x = center - 2.0 * width;
}
else if (express == LESS){
x = center - width;
}
else if (express == ZERO){
x = center;
}
else if (express == MORE){
x = center + width;
}
else if (express == MOREMORE){
x = center + 2.0 * width;
}
else{
printf("wrong scale expression\n");
exit(-1); // 強制終了
}
};
// Y座標の値を最大値で更新する
void func_Max(double b){
y = max(b, y);
};
// Y座標の値をリセット(y=0)する
void func_Reset(){
y = 0.0;
};
// X座標を返す
double func_X(void){
return x;
};
// (最大値で更新された、最後の)Y座標を返す
double func_Y(){
return y;
};
};
typedef enum post{
HEAD = 1, // 部長
CHIEF = 2, // 課長
STAFF = 3 // 平社員
} POST;
typedef struct person{
int absences; // 0:帰宅、 1:残業
char name[10];
int section;
int number;
POST post;
double p_x;
double p_y;
double expected_return_time; // 17.5(17:30)から、21.0(21:00)までの時間)
double going_home_ratio;
} PERSON;
const int SECTION = 6;
const int MEMBER = 8;
const int ALL_PERSON_COUNTER = 49; // 6つの課、それぞれ8人と部長
PERSON person[] = {
{1,"部長",-1,-1, HEAD, 0.0, 0.0},
{1,"社員", 0, 0, STAFF, 3.5 + 0.0 + 0.0, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"社員", 0, 1, STAFF, 3.5 + 0.0 + 1.2, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"社員", 0, 2, STAFF, 3.5 + 0.0 + 2.4, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"社員", 0, 3, STAFF, 3.5 + 0.0 + 3.6, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"課長", 0, 4, CHIEF, 3.5 + 0.0 + 0.0, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 0, 5, STAFF, 3.5 + 0.0 + 1.2, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 0, 6, STAFF, 3.5 + 0.0 + 2.4, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 0, 7, STAFF, 3.5 + 0.0 + 3.6, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 1, 0, STAFF, 3.5 + 4.8 + 0.0, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"社員", 1, 1, STAFF, 3.5 + 4.8 + 1.2, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"社員", 1, 2, STAFF, 3.5 + 4.8 + 2.4, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"課長", 1, 3, CHIEF, 3.5 + 4.8 + 3.6, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"社員", 1, 4, STAFF, 3.5 + 4.8 + 0.0, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 1, 5, STAFF, 3.5 + 4.8 + 1.2, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 1, 6, STAFF, 3.5 + 4.8 + 2.4, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 1, 7, STAFF, 3.5 + 4.8 + 3.6, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 2, 0, STAFF, 3.5 + 0.0 + 0.0, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 2, 1, STAFF, 3.5 + 0.0 + 1.2, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"課長", 2, 2, CHIEF, 3.5 + 0.0 + 2.4, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 2, 3, STAFF, 3.5 + 0.0 + 3.6, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 2, 4, STAFF, 3.5 + 0.0 + 0.0, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"社員", 2, 5, STAFF, 3.5 + 0.0 + 1.2, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"社員", 2, 6, STAFF, 3.5 + 0.0 + 2.4, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"社員", 2, 7, STAFF, 3.5 + 0.0 + 3.6, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"社員", 3, 0, STAFF, 3.5 + 4.8 + 0.0, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 3, 1, STAFF, 3.5 + 4.8 + 1.2, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 3, 2, STAFF, 3.5 + 4.8 + 2.4, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 3, 3, STAFF, 3.5 + 4.8 + 3.6, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 3, 4, STAFF, 3.5 + 4.8 + 0.0, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"社員", 3, 5, STAFF, 3.5 + 4.8 + 1.2, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"課長", 3, 6, CHIEF, 3.5 + 4.8 + 2.4, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"社員", 3, 7, STAFF, 3.5 + 4.8 + 3.6, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"課長", 4, 0, CHIEF, 3.5 + 0.0 + 0.0, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 4, 1, STAFF, 3.5 + 0.0 + 1.2, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 4, 2, STAFF, 3.5 + 0.0 + 2.4, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 4, 3, STAFF, 3.5 + 0.0 + 3.6, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 4, 4, STAFF, 3.5 + 0.0 + 0.0, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 4, 5, STAFF, 3.5 + 0.0 + 1.2, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 4, 6, STAFF, 3.5 + 0.0 + 2.4, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 4, 7, STAFF, 3.5 + 0.0 + 3.6, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 5, 0, STAFF, 3.5 + 4.8 + 0.0, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 5, 1, STAFF, 3.5 + 4.8 + 1.2, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 5, 2, STAFF, 3.5 + 4.8 + 2.4, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 5, 3, STAFF, 3.5 + 4.8 + 3.6, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"課長", 5, 4, CHIEF, 3.5 + 4.8 + 0.0, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 5, 5, STAFF, 3.5 + 4.8 + 1.2, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 5, 6, STAFF, 3.5 + 4.8 + 2.4, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 5, 7, STAFF, 3.5 + 4.8 + 3.6, -4.4 + 6.8 + 2.0},
};
double distance(PERSON* person1, PERSON* person2)
{
double d = 0.0;
d = pow((person1->p_x - person2->p_x),2.0);
d += pow((person1->p_y - person2->p_y),2.0);
d = sqrt(d);
return d;
}
int main()
{
PERSON* cheif[SECTION];
// 初期状態 (最初は個人の帰宅時間は、乱数で設定)
for (int i = 0; i < ALL_PERSON_COUNTER; i++){
// 各個人の帰宅時間を設定
person[i].expected_return_time = 17.5 + (21.0 -17.5) * rand()/ (1.0 + RAND_MAX);
// person[i].expected_return_time = 18.5;
// 各課の課長を選定(後で探すのが面倒なので)
if (person[i].post == CHIEF){
cheif[person[i].section] = &person[i];
}
}
/*
for (int i = 0; i < ALL_PERSON_COUNTER; i++){
printf("%d, expected_return_time = %f\n",i, person[i].expected_return_time);
printf("%d, expected_return_time = %d\n",i, person[i].absences);
}
*/
// 残業時間
condition_MF3 OverTime_Short(1.0, 2.0, LESS); // 1時間
condition_MF3 OverTime_Middle(1.0, 2.0, ZERO); // 2時間
condition_MF3 OverTime_Long(1.0, 2.0, MORE); // 3時間
// 部長からの距離
condition_MF3 DistanceFrom_HEAD_Near(7.0, 7.0, LESS); // 7メートル
condition_MF3 DistanceFrom_HEAD_Middle(7.0, 7.0, ZERO); // 14メートル
condition_MF3 DistanceFrom_HEAD_Far(7.0, 7.0, MORE); // 21メートル
// 課長からの距離
condition_MF3 DistanceFrom_CHIEF_Near(1.5, 1.5, LESS); // 1.5メートル
condition_MF3 DistanceFrom_CHIEF_Middle(1.5, 1.5, ZERO); // 3.0メートル
condition_MF3 DistanceFrom_CHIEF_Far(1.5, 1.5, MORE); // 4.5メートル
// 残っている課の人数
condition_MF3 Staying_COUNT_Less(2, 2, LESS); // 2人
condition_MF3 Staying_COUNT_Middle(2, 2, ZERO); // 4人
condition_MF3 Staying_COUNT_Many(2, 2, MORE); // 6人
// 帰宅度数
action_MF3 GoingHome_Hard(0.5, 0.5, LESS);// 帰宅度数 0.0 → 帰宅できない
action_MF3 GoingHome_Middle(0.5, 0.5, ZERO);// 帰宅度数 0.5 → 帰宅ボーダ
action_MF3 GoingHome_Easy(0.5, 0.5, MORE);// 帰宅度数 1.0 → 帰宅できる
double present_time =17.5;
while (present_time < 24.0){
present_time += 0.01; // 一番後ろで加算すると忘れそうなので
printf("present_time = %f\n", present_time);
// 部の中の課の全体状況の把握
if (person[0].expected_return_time < present_time){ // 部長は特別あつかい
person[0].absences = 0;
}
int staying_count[SECTION] ={}; // 各課(Section)で残っている人数を格納(最初はゼロリセット)
for (int i = 0; i < ALL_PERSON_COUNTER; i++){
if (person[i].absences == 1){
staying_count[person[i].section] += 1; // (Section)に一人追加
}
}
printf("time = %f, %d,%d,%d,%d,%d,%d\n",
present_time,
staying_count[0],
staying_count[1],
staying_count[2],
staying_count[3],
staying_count[4],
staying_count[5]);
for (int i = 1; i < ALL_PERSON_COUNTER; i++){ // person[0]の部長は神様→誰からも影響を受けない(とする)
/*
[ルール1]
全社員は、予定時間の1時間のまでの帰宅度数0.0
1時間から2時間までの帰宅度数0.5
2時間以上の帰宅度数1.0
*/
double r11 = min(OverTime_Short.func(present_time - person[i].expected_return_time));
GoingHome_Hard.func_Max(r11);
double r12 = min( OverTime_Middle.func(present_time - person[i].expected_return_time));
GoingHome_Middle.func_Max(r12);
double r13 = min(OverTime_Long.func(present_time - person[i].expected_return_time));
GoingHome_Easy.func_Max(r13);
if (person[i].post == CHIEF){ // 課長の場合の付加条件
/*
ルール2
部長が残っている場合、部長から5m以内の課長は、帰宅度数0.0
5m～10m以内の課長は、帰宅度数0.5
10m以上の課長は、帰宅度数1.0
*/
double dis = distance(&person[0], &person[i]);
double r21 = min((double)(person[0].absences), DistanceFrom_HEAD_Near.func(dis));
GoingHome_Hard.func_Max(r21);
double r22 = min((double)(person[0].absences), DistanceFrom_HEAD_Middle.func(dis));
GoingHome_Middle.func_Max(r22);
double r23 = min((double)(person[0].absences), DistanceFrom_HEAD_Far.func(dis));
GoingHome_Easy.func_Max(r23);
GoingHome_Middle.func_Max(r23);
}
if (person[i].post == STAFF){ // (ヒラ)社員の場合の付加条件
/*
ルール3
課長が残っている場合、課長から1.5m以内のメンバは、帰宅度数0.0
課長から3.0m以内のメンバは、帰宅度数0.5
課長から4.5m以内のメンバは、帰宅度数0.7
*/
double dis = distance(cheif[person[i].section], &person[i]);
double r31 = min((double)(cheif[person[i].section]->absences), DistanceFrom_CHIEF_Near.func(dis));
GoingHome_Hard.func_Max(r31);
double r32 = min((double)(cheif[person[i].section]->absences), DistanceFrom_CHIEF_Middle.func(dis));
GoingHome_Middle.func_Max(r32);
double r33 = min((double)(cheif[person[i].section]->absences), DistanceFrom_CHIEF_Far.func(dis));
GoingHome_Easy.func_Max(r33);
GoingHome_Middle.func_Max(r33);
}
#if 0
/*
ルール4
同じ課のメンバのの人数が、6人以上残っている場合は、帰宅度数0.3
4人残っている場合は、帰宅度数0.6
2人以下の場合は、帰宅度数1.0
*/
int num = staying_count[person[i].section];
double r41 = min(Staying_COUNT_Less.func((double)num));
GoingHome_Easy.func_Max(r41);
double r42 = min(Staying_COUNT_Middle.func((double)num));
GoingHome_Middle.func_Max(r42);
double r43 = min(Staying_COUNT_Many.func((double)num));
GoingHome_Hard.func_Max(r43);
#endif
/*
ルールに振れない場合は、min-max重心法の分母がゼロになり、
ゼロ割が発生する場合がある為、それを回避する
*/
double denominator = // 分母
GoingHome_Easy.func_Y() +
GoingHome_Middle.func_Y() +
GoingHome_Hard.func_Y();
double numerator = // 分子
GoingHome_Easy.func_X() * GoingHome_Easy.func_Y() +
GoingHome_Middle.func_X() * GoingHome_Middle.func_Y() +
GoingHome_Hard.func_X() * GoingHome_Hard.func_Y();
// 推論結果 (分母がゼロの場合は、推論結果は前回と同値とする)
if ( denominator != 0.0){
person[i].going_home_ratio = numerator / denominator ;
}
if (person[i].going_home_ratio > 0.5){
person[i].absences = 0; // 0:帰宅、 1:残業
}
// 後件部メンバーシップ関数のリセット(ループさせる時は必ずリセットする)
GoingHome_Easy.func_Reset();
GoingHome_Middle.func_Reset();
GoingHome_Hard.func_Reset();
}
}
for (int i = 0; i < ALL_PERSON_COUNTER; i++){
printf("%d, absences = %d\n",i, person[i].absences);
}
return 0;
}
「日本人って、みんな、あんな感じ(テロリスト)なのか？」
今、世界では、「狂ったイスラム教原理主義者」(×イスラム原理主義者、×イスラム教徒)によるテロが世界中を騒がせていますが、
Today, in the world terrorism by "Crazy Muslim fundamentalists" (Neither Islamic fundamentalists nor Muslims) is making noise around the world,
かつて、それに匹敵するような ―― 場合によっては、それすらも超えるような
Once that was equal to them, In some cases, it seems to exceed
我が国(日本)の国際テロ組織が、世界中の人々から恐れられていた時代があります。
The international terrorist organizations of Japan (Japan) have been feared by people all over the world.
「日本赤軍」というテロリスト集団です。
It was a terrorist group "Japan Red Army".
●ドバイ日航機ハイジャック事件
- Dubai Nikko Machine Hijacking case
●シンガポール事件
- Singapore case
●在クウェート日本大使館占拠事件
- Embassy occupied case in Kuwait in Japan
●ハーグ事件
- Hague case
●クアラルンプール事件
- Kuala Lumpur case
●ジャカルタ事件
- Jakarta case
●三井物産マニラ支店長誘拐事件
-Mitsui & Co. Manila Branch Chief Kidnapping case
とまあ、世界中で無差別殺害を含む事件を立て続けに起こしてきました。
They had been raising cases involving indiscriminate murders in rapid succession all over the world.
そりゃ、1回や2回ならともあれ、これだけ年がら年中テロを行っていれば、
Well, if it was just one or two times, as long as they were carrying out terrorism all the year round,
世界の人から、
From the people of the world, it could not be helped that
「日本人って、みんな、あんな感じ(テロリスト)なのか？」
"Are Japanese people like that terrorists?"
と思われても仕方がない、という状況にあったのです。
It was inevitable.
このように、日本人が、世界中から恐怖の対象と見なされていた時代があったのですよ(本当)。
In this way, there was a time when Japanese people were regarded as subjects of terror from the world (true).
(To be continued)
現代の私たちは、望む望まずに関わらず、マイクロソフト社の「Windows OS」と「Office」の奴隷・・・もとい、ユーザとなっています。
現代の私たちは、望む望まずに関わらず、マイクロソフト社の「Windows OS」と「Office」の奴隷・・・もとい、ユーザとなっています。
Now, regardless of our hope, we are Microsoft's "Windows OS" and "Office" slaves...I mean "users".
ことわざ辞典の、「勝てば官軍」の説明には、幕末の幕府と新政府軍の例でなく、マイクロソフト社の話を記載する方が、理解が深まると思います。
In the proverb dictionary, in the explanation of "the army if you win", they have to use an example, "Wining story of Microsoft Corporation", instead of the shogunate at the end of the Tokugawa shogunate and the new government army.
By the way, in this column, I wrote a little about "Nash equilibrium" and "Pareto optimal".
マイクロソフト社は、私たちが、数年かけてようやく慣れてきたOSとOfficeを、「もうサポートしない」という脅迫フレーズで、なんどもバージョンアップに追い来んできました。
Many of us have been forced to upgrade our version by Microsoft Corporation, with the threatening phrase "We do not support anymore" OS and Office", though even we have finally got used to OS and Office over the years.
私たちは、古いWindows OSを使うことで、いわゆる「ナッシュ均衡」に至っている訳であって、その世界は、ぬくぬくして、居心地のいい場所なのです。
We use the present Windows OS to reach the so-called "Nash equilibrium", and the world is warm, cozy.
しかし、マイクロソフト社は、「バージョンアップ + サポート停止」という手段をもって、このナッシュ均衡を破って、パレート最適に至らしめているのである ―― という、ウルトラスーパー善意解釈もできなくはないと思っています。
However, Microsoft breaks this Nash equilibrium, and try to be reaching Pareto optimal, as a means of "upgrading + halting support", however I am afraid that this is a Ultra Super good faith for the company.
(To be continued)
で、あわてて、ラズパイで、学習リモコンを作ることにしました。
以前、バファローDVRーW1V2/1.0T HDDレコーダーのリモコンが壊れ、代用品を注文したことがあるのですが、今度も壊れかけたら ―― 「リモコン発売終了」
Previously, when the remote controller(RC) of Buffalo DVR - W1V2 / 1.0T HDD recorder broke, I ordered a substitute RC. This time, the RC also broke again, but - "The RC "Remote release finished."
真っ青になりました。
I looked pale.
で、あわてて、ラズパイで、学習リモコンを作ることにしました。
So, in haste, I decided to make a learning RC with "Raspberry PI."
久々に、秋葉原の「秋月電子通商」に行ってきましたが、―― 最近、秋葉原は、輪をかけて「気持ち悪く」なっています。
I went to "akizukidenshi company" in Akihabara for a long time. Recently, Akihabara has become "uncomfortable" more and more.
『私は、秋葉原に部品を買いに来ただけです』と記入された、そういうシャツ売っていないかな。
I wonder if someone tries to make a shirt printed, "I have just come to buy electric parts in Akihabara."
メイドさん。お願いですから、私の歩く方向を塞がないで下さい。
Hi, Maid-san. Please do not close my walking direction.
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●欲しい赤外線リモコン受信モジュール"GP1UXC41QS"を1つ ―― だけど、5個セット(250円)だったし
- I wanted one infrared remote control reception module, "GP1UXC41QS," - but it was a set of 5 pieces (250 yen) (残り4個)
●欲しい赤外線LED "OSI5LA5113A"は1つ ―― だけど、10個セット(100円)だったし
- I wanted one infrared LED "OSI5LA5113A," - but it was a set of 10 pieces (100 yen) (残り9個)
●欲しいトランジスタ "2SC1815Y"は1つ ―― だけど、10個セット(80円)だったし
- I wanted one transistor "2SC1815Y" - but it was a set of 10 pieces (80 yen) (残り9個)
●欲しい抵抗1/4W 100Ω、10KΩ は1個づつ ―― だけど、100個セット(100円だし)だったし(残り99個)
- I wanted one 1/4 W 100 Ω one 10 K Ω - but it was 100 set (100 yen)
誰か、1個づつ1セット部品欲しい人いたら差し上げますので、切手代として100円玉を、私に送付して下さい。
If someone wants one set of parts individually, I will give it, so please send me a 100 yen coin as a stamp fee.
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This is the circuit diagram.
This is the circuit picture.
(To be continued)
しかし、これが「論文」となると、もう滅茶苦茶に遅い。絶望的に遅い。
私は「王禅寺の特許(明細書)量産機」を自称しているので、明細書を書く速度は速いです(内容はさておき)。
Since I'm self-designating a "patent (application) mass production machine," the speed of writing it is fast (Regardless of whether the content is good or bad).
日記や連載コラムを書くスピードも、そこそこ速いと自負しています(内容はさておき)。
I am proud that the speed of writing diaries and serial columns is so fast(Regardless of whether the content is good or bad).
しかし、これが「論文」となると、もう滅茶苦茶に遅い。絶望的に遅い。
However, when this becomes a "paper," it is too slow. Desperately slow.
理由は明快で『これまで、書いたことがないから』です。
The reason is clear: "I have never written a paper before."
なぜ『書いたことがないか』というと、そのようなチャンスがなかったというか、逃げてきたというか、まあ、一言で言えば、
The reason "why I have not written a paper" is, for example, "I had no chance," or I ran away from the task," however in a nutshell,
―― 面倒くさい
"Bothersome"
学会発表用のペーパー(カンファレンスペーパー)なら、何度か(といっても数える程ですが)提出したことがあります。
Until now, I have submitted papers for conference presentations (conference papers) several times (although they were just a few times).
採否判定の条件は緩く(判定しないものもある)、提出後は、発表会場でプレゼンをすれば、任務終了です。
Conditions for acceptance/rejection judgment of conference papers are loose (some do not judge); after submission, the mission is over if you present at the presentation place.
カンファレンスペーパーの採否判定の条件は緩く(判定しないものもある)、提出後は、発表会場でプレゼンをすれば、任務終了です。
The acceptance/rejection judgment of conference papers is loose (in some cases, they are not judged); after submission, after you present at the presentation place, the mission will be over.
しかし、論文 ―― いわゆるジャーナルに掲載されるものとなれば、そういう軽いノリでの提出ができないのです。
However, about the "paper" that is posted in a thesis - a so-called journal, we cannot submit it with an easygoing feeling.
(To be continued)
『"紅天女"なんぞに、どれだけのコストと時間をかけているんだ？』と
ガラスの仮面に出てくる「大都芸能」は、大丈夫なんだろうか ――
"Daito-Performing Arts Co." in a comic "Mask of glass" is O.K. isn't it?
と、いらん心配をしています。
I am worried about unnecessary.
まず、海外展開の場面が出てこない。
First of all, scenes of overseas expansion do not come out.
アイドルビジネスに参入している様子もない。
No appearance of entering idle business.
インターネットへのコンテンツビジネスも、まったくやっている様子ないし。
He seems not to be interested in the Internet content business at all.
"紅天女"などという、大衆受けしそうにない舞台演劇に、こともあろうに、社長が固執している。
As the case may be, the president sticks to a stage play which is unlikely to be popular, "Red Milky Woman".
というか、そもそも「芸能プロダクション」なんてビジネスが、今時立ち行くのか？
To begin with, will "entertainment production" go well now ?
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『"紅天女"なんぞに、どれだけのコストと時間をかけているんだ？』と ――
"How much money and time are you spending on "Red Milky Woman"? "
よく、株主は怒り出さないなぁ、と思う。
Why do shareholders get angry ?
私が株主なら、速水真澄の解任動議を発議する。
If I were a shareholder, I would make a motion to dismiss "Masumi Hayami".