Struct Thompson 

pub struct Thompson { /* private fields */ }

Thompson Sampling 選択

Beta(successes + 1, failures + 1) の期待値 + 学習ボーナス でスコアリング。

本来の Thompson Sampling は Beta 分布からサンプリングするが、 決定論的にするため期待値を使用。

Implementations

impl Thompson

pub fn new() -> Self

pub fn with_learning_weight(learning_weight: f64) -> Self

学習ボーナス係数を指定して生成

pub fn learning_weight(&self) -> f64

学習ボーナス係数を取得

pub fn compute_score( &self, stats: &SwarmStats, action: &str, target: Option<&str>, provider: &dyn LearnedProvider, ) -> f64

Thompson スコアを計算（コンテキストなし、後方互換用）

pub fn compute_score_with_context( &self, stats: &SwarmStats, action: &str, target: Option<&str>, provider: &dyn LearnedProvider, prev_action: Option<&str>, prev_prev_action: Option<&str>, ) -> f64

Thompson スコアを計算（コンテキスト付き）

Provider に confidence_with_context クエリを投げて学習ボーナスを取得。

Trait Implementations

impl Clone for Thompson

fn clone(&self) -> Thompson

Returns a duplicate of the value.

fn clone_from(&mut self, source: &Self)

Performs copy-assignment from source.

impl Debug for Thompson

fn fmt(&self, f: &mut Formatter<'_>) -> Result

Formats the value using the given formatter.

impl Default for Thompson

fn default() -> Self

Returns the “default value” for a type.

impl<N, E, S> SelectionLogic<N, E, S> for Thompson

where N: Debug + Clone + ActionExtractor, E: Debug + Clone, S: MapState,

fn next( &self, map: &GraphMap<N, E, S>, stats: &SwarmStats, provider: &dyn LearnedProvider, ) -> Option<MapNodeId>

次のノードを1つ選択

fn select( &self, map: &GraphMap<N, E, S>, count: usize, stats: &SwarmStats, provider: &dyn LearnedProvider, ) -> Vec<MapNodeId>

次のノードを複数選択

fn score( &self, action: &str, target: Option<&str>, stats: &SwarmStats, provider: &dyn LearnedProvider, ) -> f64

ノードのスコアを計算

fn name(&self) -> &str

名前