【要約】群れで迷路を解くAIに憧れて作ってみたら、一番地味な方法に完敗した [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
筆者は迷路解法AIの性能を比較しようとした。しかし、手法ごとに進捗の単位が異なる問題に直面した。
- ・遺伝的アルゴリズムは「世代」で進む。
- ・Q学習は「試行回数」で進む。
- ・右手法は「一発勝負」である。
// Approach
筆者は、異なる特性を持つアルゴリズムを同一の土俵で比較するため、以下の手法を採用した。
- ・共通指標の導入：迷路への問い合わせ回数を「経験量」として定義した。
- ・多角的な検証：複数の迷路パターンを用いて特性を評価した。
- ・計測によるデバッグ：描画の遅延に対し、フレームレートと位置更新率を個別に計測した。
// Result
実験の結果、手法ごとの特性が定量的に明らかになった。
- ・Q学習：経験コストは中程度だが、全迷路で最短経路を導く。
- ・右手法：最小の経験量で脱出するが、経路は迷路に依存する。
- ・遺伝的アルゴリズム：経験量が桁違いに多く、最短経路にも届かない。
Senior Engineer Insight
> アルゴリズム選定における「評価指標の設計」の重要性を説いている。センサーや報酬設計が異なれば、比較は成立しない。これは実システムにおける性能評価の要諦だ。また、パフォーマンス問題に対し「言語の変更」という安易な手段に逃げず、「計測による原因特定」を優先する姿勢は、極めて実践的である。現場では、まず数値を出し、仮説を検証するプロセスが不可欠だ。