GPUとセルオートマトンで経路探索問題を解いてみる | POSTD
前回は、グラフィックカード上だけで コンウェイのライフゲームを実行するアイデアを説明しました 。このアイデアは、3つ以上の状態を有するオートマトンを含め、 どのような セルオートマトンにも当てはめることができます。今回の投稿では、二次元グリッドの 最短経路問題 をGPUだけで解決するのに、このアイデアを活用してみたいと思います。CPUによる従来の検索と比べても、その速さは遜色ありません。 JavaScript側の状態は基本的に以前と同様なので（2つのテクスチャと、それらを繋いでオートマトンを次のステップに進めるフラグメントシェーダ）、ここでは説明は割愛します。変更したのは次の2点、（オートマトンの全ての状態を表現する）セルの状態のエンコーディングと（新しいルールをプログラムする）フラグメントシェーダです。 オンラインデモ （ ソース ） デバッグや実験のために使ったセルオートマトンの純粋な
440万組をマッチングさせたpairs分析・アルゴリズムチームのPDCAサイクル | 株式会社エウレカ
こんにちは。pairsの分析・アルゴリズム担当の鉄本です。 恵比寿のランチ開拓がマイブームです。 最近のオススメは、タワーダイニングです。 常にダイエット中の私からすると、バジルチキンのサラダボウルが美味しくて、ヘルシーで、ボリューミーで… とにかくオススメなんです！ 考え事や、開発以外の仕事をついでにしたい時に一人で行くことが多いです。決して寂しい人ではないです。 あえてです。 ……ちょっと寂しくなってきたので、早速本題に入ります。 「PDCA」で回すpairsのアルゴリズム改善 今回は、pairsのアルゴリズム改善についてお話ししたいと思います。 私の所属する分析・アルゴリズムチームでは、pairsの数値データを扱っています。 具体的には数値の計測、分析 → 考察 → 提案 → 開発 → 効果測定 → 改善 … といったサイクルで開発を進めています。いわゆる「PDCAサイクル」というも
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