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# 【全体像】

本質的に扱っているのは「最適化」ではなく、
以下を含む **多重フィードバック系** である。

- 探索の軌跡
- 意思決定の履歴
- 評価軸そのものの変化

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## 1. 基本構造（内側ループ）

### 目的関数
- 現時点で仮に定義された「良さ」の指標
- ※ 固定とは限らない

### 評価関数
- 状態（解候補）を比較・選好するための尺度
- 数式でなくても順序関係があれば成立

### 探索アルゴリズム
- メタヒューリスティクス
- 焼きなまし
- GA
- 近傍探索など

### 探索と活用
- 比率ではなく「挙動の性格」として現れる

> **ここで生成されるのは**
> 「最適解」ではなく「探索の軌跡」

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## 2. ヒューリスティクスの役割

- 地図ではない
- ゴールを示すものでもない
- 「どう曲がるか」「どこで踏むか」を決める

**＝探索の運転特性（ハンドル捌き）**

- 同じ評価関数でも軌跡が変わる理由はここにある

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## 3. 活性化関数との対応

- 活性化関数は最適化アルゴリズムの構成要素ではない
- ただし以下の場合、探索の軌跡に強く影響する

### 該当ケース
- 評価関数や方策を NN で近似している場合
- 強化学習・ベイズ最適化など

### 役割
- 評価値・刺激をそのまま渡さず、非線形に歪める

> 勾配の流れ方、安定性、局所解脱出性が変わる

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## 4. 感情との構造的類似

- 感情は合理性のノイズではない
- 刺激を非線形変換して意思決定に渡す内部関数

### 対応関係

| 現実 | 探索系 |
|---|---|
| 外部刺激 | 評価値・報酬 |
| 内部状態 | パラメータ・温度 |
| 感情反応 | 活性化関数・非線形処理 |
| 行動 | 次の探索点 |
| 人生の選択履歴 | 探索軌跡 |

> **軌跡が生まれる理由そのもの**

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## 5. 目的関数は固定されていない

現実問題における目的関数は：

- 不完全
- 時間変動
- 暗黙的
- 事後的に定義される

- 「目的関数がない」のではなく
- **「確定していない」**

> 最低限の評価原理（致命的領域の回避）は常に存在

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## 6. 二重メタヒューリスティクス構造

### 内側
- 解候補を探索するメタヒューリスティクス

### 外側
- 目的関数／評価軸そのものを修正するメタヒューリスティクス

> **目的関数自体が探索対象**

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## 7. フィードバック制御としての整理

### 内側ループ
```
解 → 評価 → 探索 → 解
```

### 外側ループ
```
探索挙動 → 違和感／後悔 → 評価軸修正 → 新しい評価
```

### 特徴
- 参照値が固定されていない
- 遅延・非線形・ノイズあり
- 自己変形系

> 安定性よりロバスト性が優先される

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## 8. リスク（破綻様式）

本構造は最適化問題ではないため、
リスクは単一の最大値として定義されない。
以下は **多重フィードバック系に固有の破綻様式** である。

### 過度な収束
- 探索が早期に停止
- 評価軸が固定化
- 局所構造への貼り付き

→ 内側ループの死

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### 過度な発散
- 評価軸が揺れ続ける
- 意思決定が不安定化
- 学習が蓄積されない

→ 外側ループのノイズ化

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### メタヒューリスティクスの凍結
- 評価軸は更新されているように見える
- しかし更新規則そのものが固定
- 違和感が既存評価で解釈される

→ 外側ループの形骸化

---

### 自己参照の閉鎖
- 評価軸更新の妥当性を評価できない
- メタ評価が消失
- フィードバックが内向きに閉じる

→ 系の同定不能化

---

### 時間スケールの破綻
- 内側／外側ループの応答速度が不整合
- 修正が早すぎる、または遅すぎる
- ヒステリシスが増大

→ 制御不能領域への遷移

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## 【総括】

人生／現実の意思決定は
**目的関数を固定した最適化ではない**。

目的関数を学習・修正しながら、
その暫定的な評価軸で行動する
**二階のメタヒューリスティクス**である。

故に人生はメタヒューリスティクスであり、
その全体は **多重フィードバック系として理解できる**。

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