締め切り：2021年7月30日23時59分

English version is also accepted.

なお講義で説明したシミュレータのいくかは ここから入手できる。 そのほかのシミュレータについては 一般公開はしていないが、レポートの参考となる場合には ソースコードなどは提供可能である。 ただしそれらの多くはswarm に基づいている。興味ある場合は早めにコンタクトしてほしい。

Option A

• 尾の長さだけに適応するニューラルネットワークの学習をする。 学習例には長いもの、短いものなどを与える。
• 学習されたニューラルネットワークに対して学習例を進化させる。 長いほど適合度を低くする。
• 学習が終わったら、ランダムに生成した学習例に対して認識率と適合度を評価する。

さらに、対称性・色彩発現など各自で工夫して試してみてほしい。

この授業での詳細説明は第5回講義の最初の部分で説明している（性選択の詳細は第4回から）。

Hint1: 以下の論文が参照になる。

• Female preference for symmetrical males as a by-product of selection for mate recognition
• Symmetry, beauty and evolution

Hint2: 単純なANNでも十分だが、チャレンジングな場合にはCNN, AutoEncoderなどのdeep learningを用いて適当な素材をもとに実験してみると面白い。

Option B

群れの逃避行動の動画はYouTubeなどにたくさんある。

• Sardine Run
• イワシの群れにアタックするツムブリ
• イワシの群れにスマカツオがアタック！

これをもとにして、複数の捕食者が襲うような群れ行動のシミュレーションを作成せよ。

さまざまな状況で、捕食者同士が協力する行動が創発することを観察すること。

講義ではBoidのシミュレーションに対するチューリング・テストについて説明した。 この研究のように人の目から見ても魚群らしい動きを作りだすとポイントが高い。

Hint: 講義で説明したはfish attackシミュレーションのサンプルコードとレポート例はここにある。 これは敵が単体の時である。 レポートでは必ず複数の敵のシミュレーションを行うここと。

Option C

• 人流シミュレーション
  • 緊急時の人の流れをシミュレーションして、隘路や障害物の危険度、扉の幅の影響などを実験的に観察する。
  • 人流シミュレーション（情報処理、vol.58, no.7, 2017)
• 黄色ほこりカビによるcAMP螺旋
• 風紋のパターン(サルテーション）
  • 「砂時計の７不思議」―粉粒体の動力学 (中公新書) 田口 善弘(著) ：重いものがなぜ上に来るのか？
  • 飛砂による地形の動力学 : 風紋と砂丘
  • Grain size segregation and stratigraphy in aeolian ripples modelled with a cellular automaton
  • Computer simulations of self-organized wind ripple patterns
• サンゴの成長モデル
  • Macroscopic Modelling of Environmental Influence on Growth and Form of Sponges and Corals Using the Accretive Growth Model
  • Verification of fractal growth models of the sponge Haliclona oculata (Porifera) with transplantation experiments
• ミツバチ・コロニーの巣板パターン
  • Self-Organization in Biological Systems (Princeton Studies in Complexity)
• より実際的な形態のパターン形成
  • 近藤滋先生のホームページ

いかに創意工夫したかによって評価する。Life Game, Boidのような余りに単純なものやサンプルの模倣は評価が低いので注意すること。

• シミュレーションに関するドキュメント
  • １ページ目に必ず、名前、学籍番号、所属、学年 を記入すること。
  • 実現したシミュレーションに関する説明（どの部分をどう創意工夫したかなど）。
  • 実装法に関しての説明（ファイルのどの部分をどう変更したか？　など）。
  • ソースリストの簡単な説明（ソースコードにコメント付加するのでも良い）。
  • 実験結果に関する簡単な考察（複雑系シミュレーションとしての意義など）。
  • 授業に関するコメント、要望など（次回の参考にするので是非書いて下さい）。
• source code (こちらで実験を確認するので重要)

なお、レポート作成については、講義や教科書で説明している Swarmや、 その他のシミュレータを使用してもよい。

ただし、以下の点に留意すること。

• 可視化をともなう複雑系のシミュレーションであること
• できるだけ一般的なシミュレーションツール、もしくは実行環境であること
• こちらで確認ができるようにreportにおいて実行環境について十分丁寧に説明すること

レポートの提出方法

• プログラムを作成した場合、 実現したシステムに関する説明（どの部分をどう創意工夫したかなど）。さら にアルゴリズム、ソースリストの説明。
• 結果の表示（グラフなどを用いると分かりやすい）。
• 結果に関する考察と評価。
• 授業に関するコメント、要望など（次回の参考にするので是非書いて下さい）。

レポートは電子的な媒体でのみ受け付ける。原則として 紙レポートは受け付けない。 提出方法はここに示す通りである。 提出されたレポートリストは ここにある。