TakeOffメールの書き方
研究初期は，何をやったら良いのか彷徨いがちです．
そこで研究初期の半年は 毎日の活動内容をメーリングリストで報告 してください．
先輩や鈴木がコメントを返します．何を読んだら良いとか，疑問に関する回答等を返信しますので，スムーズに研究が軌道にのっていきます．
[目的]
・スムーズに研究を軌道にのせる．
・研究室にはやく馴染む．
・メンバー全員での研究協力関係の強化 (特に先輩と後輩)．
・後輩をサポートする経験は，就職後にも活きる!
なお，先輩方も活動報告書の提出義務がありますから，原則毎日，研究報告を行ってください．
しかし報告の手間を軽減するために，facebookの鈴木研究室 に書き込むことを推奨します．
http://www.facebook.com/home.php?sk=group_173399699371695
新メンバーもTakeOffメールを半年やったら，以後は
ToDoメールのみで良いです．
facebookに抵抗がある方は，メーリングリストより報告を行ってください．
[執筆の仕方]
[手順1] 1日の研究活動をやりながら活動記録実績表にメモしていく．
[手順2] 帰宅する前に，活動記録実績表を踏まえて日報メールを執筆する．
[手順3] 帰宅する．
[手順4] 先輩方や鈴木から返信が送られてくるので，自分の日報だけでなくメンバー全員の返信に目を通す(情報の共有).
以下，日報メールのテンプレートです．
件名: 日報-鈴木 4/1(月)[8.5h] <--日付，合計作業時間を記入
本文:-------------------------------------------------
メンバーの皆様
鈴木です．
本日の活動報告をします．
■ ◯◯◯のプログラミング[3h] <--各項目のタイトルと作業時間を記入
その詳細について
■ ◯◯◯の勉強[2h]
その詳細について
■ 報告会の準備[3.5h]
その詳細について
以上です．
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[見本サンプル]
件名: 日報-大蔵 4/5(月)[4.5h]
本文:-------------------------------------------------
メンバーの皆様
大蔵です．
本日の活動報告をします．
■ Matlabゼミ[2h]
Matlabで学ぶ非線形科学の第1回，第2回，第3回の問題1，3を演習した。
基本的なことは理解できた。
しかし、自分でプログラムを作るとなると、覚えている(理解している)組み込み関数が少なすぎて難しい。
■ゼミの復習・予習[0.5h]
今日使った組み込み関数を見直した。
来週やる範囲を見直した。
■ 研究テーマの調査[2h]
粒子群最適化について、ネットで調べた。
定義やアルゴリズムのイメージはつかめたが、どうやって実装するのかがいまいちわからない。
なので、PSOを使ったプログラムを探して解析しようと思う。
だが、今のところ有効な資料・プログラムは発見できず。
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これに対して私の返信．
大蔵君
鈴木です．
>>しかし、自分でプログラムを作るとなると、覚えている(理解している)組み込み関数が少なすぎて難しい。
プログラムは言語の一種ですから，やっぱり慣れが必要ですね．
しかし，段々スムーズにプログラミングできるようになりますので，ご心配なく．
>>粒子群最適化について、ネットで調べた。
>>定義やアルゴリズムのイメージはつかめたが、どうやって実装するのかがいまいちわからない。
実装方法が気になるのは，非常にセンスが良いと思います．
以前のGAの経験も役立っているのだと思いますよ．
>>なので、PSOを使ったプログラムを探して解析しようと思う。
>>だが、今のところ有効な資料・プログラムは発見できず。
プログラムは落ちていないと思いますので，
(もしあっても他人のプログラムは読みづらい...)
研究事例の文献をあされば良いと思います．
その時，google検索などで，
「粒子群最適化」と「繰返しゲーム」を一緒に入れては良い情報はヒットしません．
なぜならば，上記を融合させた先行研究はこの世に無いからです．
(だから研究する価値が高いのです)
まずは「粒子群最適化」や「PSO」で検索してみましょうか．
例えば，下記のような文献が良さそうです．
[上の2つは岡澤君にも関連します] --> 岡澤君，要チェック!
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ナップサック問題におけるDiscrete PSO のパラメータの検討
http://library.jsce.or.jp/jsce/open/00026/2005/09-0169.pdf
GA以外の多目的最適化手法の調査(MOPSO)
http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/report/2005/0717/011/report20050717011.html
高次元関数最適化のためのParticle Swarmに関する一考察
http://ci.nii.ac.jp/naid/110004849795/
近傍関係を考慮するネットワーク構造型粒子群最適化法
http://nlab.ee.tokushima-u.ac.jp/nishio/Pub-Data/WORK/W387.pdf
Particle Swarm Optimizationの基礎的検討と混合変数問題への適用
http://ci.nii.ac.jp/els/110004999035.pdf?id=ART0008073182&type=pdf&lang=jp&host=cinii&order_no=&ppv_type=0&lang_sw=&no=1270458285&cp=
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その他，繰り返しゲームに関して，以下が参考になると思います．
勉強して分かったことは，是非報告会で皆に紹介してください．
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[重要] n人繰り返し囚人のジレンマゲーム戦略のGAによる進化
http://ci.nii.ac.jp/naid/110002675140
N 人版繰り返し囚人のジレンマゲームにおける空間的局所性の進化
http://www.google.co.jp/search?hl=ja&safe=off&client=safari&rls=en&q=n人の繰返し&lr=&aq=f&aqi=&aql=&oq=&gs_rfai=
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