classで設定した初期値のエラーについて

Question

pythonで学級の様子をマルチエージェントシミュレーションを行おうと考えています
その際に、あるエージェントの他のエージェントに対する好感度というパラメータを設定しています
それを用いてエージェントの会話相手を次の式があります、

(会話相手)
＝(自分から相手への好感度)＋(相手からの好感度) /
{(自分から他のそれぞれエージェントの好感度)＋(他のそれぞれエージェントから自分の好感度)の総和}

このように会話相手をルーレット方式で決めます
この式を表現するために次のようなコードを組みました

class Agent:
  def __init__(self):
    self.lp = [] #自分から他のエージェントの好感度
    self.lagent = [] #他のエージェントからの好感度

    for i in range(32):
      if i == self:　#自分から自分への好感度はないのでスキップがしたい
        self.lp.append(0)
      else:
        self.lp.append(np.random.uniform(low=-0.1, high=0.1, size=None))
        self.lagent.append(np.random.uniform(low=-0.1, high=0.1, size=None))

class Simulation:
  def generate_agents(self,average_degree):
    network = nx.barabasi_albert_graph(n, average_degree)
    agents = [Agent() for id in range(n)]
    return agents

  def decide_talk_man(self):  
    ilist=[]
    rlist=[]
    for i in range(n):
      if i == self:
        pass
      else:
        h = self.lp[i]+self.lagent[i]
        h = (h+0.8)/1.6　#正規化
        z += h
    for i in range(n):
      if i == self: #自分から自分への好感度はないのでスキップ
        pass
      else:
        h = self.lp[i]+self.lagent[i]
        h = (h+0.8)/1.6 #正規化
        g = h/z
        ilist.append(agent[i])
        rlist.append(g)

    agents = random.choice(ilist,wights = rlist) 
    return agents

このときAttributeError: 'Simulation' object has no attribute 'lp'とエラーが出てきました
コードのどこを修正すべきかが分かりません
また、if i == self:では自分から自分への設定をスキップすることができませんでした
以上のことを教えていただければ幸いです

Comments

[etherbeg]

それでコードは全部ですか？　クラスを定義しただけではプログラムは動かないはずですが。
あと「自分の好感度」「他のそれぞれエージェントの好感度」って何ですか？　その直前に「自分から相手への好感度」「相手からの好感度」と書かれているように、好感度は特定の個体から特定の個体に対するものと思っていましたが。

[HGK]

コードは抜粋したものです。その後のコードがかなり長くなるためエラーを起こしている箇所を抜粋しました。
好感度への認識はetherbeg様の認識で間違いありません。
好感度はある個体から、特定の個体に対するものです。

[etherbeg]

ではエラーの全文を質問文に追記してください。全文というのは "Traceback (most recent call last):" から始まって、最後の行までです。もしユーザ名などで個人情報などが含まれる場合はそこは伏せ字にするか別の名前に書き換えるなどしてください。

[etherbeg]

それと、プログラム全体でどんなシミュレーションを行おうとしているのか、プログラムではなく日本語でいいので、説明していただけますか。このプログラムを実行すると、どういうプロセスを経て、何が結果として得られるのか。（質問に追記してください）

[etherbeg]

Simulationというクラスを定義されていますが、これをクラスにしようと思われたのはなぜですか。もし参考にしたコードがあるのなら、インターネットで見られるものであれば、リンクを質問に追記してください。

[etherbeg]

その後のコードがかなり長くなるとはどの程度の長さでしょうか。全文が無理ならと、回答に必要な情報は何かと考えながら上にコメントをしてきましたが、やっぱりコードの全体がないと無理です。抜粋されると書かれていない部分を推測する手間がかかりますし、その推測が間違っていたら全てが無駄になります。長くなってもいいのでプログラムの全部を貼ってください。

[HGK]

https://qiita.com/Keyskey/items/4cf57088841b3db1fb8b
このサイトを参考にしました

コードはこの後に200行ほど続きますが、ここで決めた会話相手と会話をして好感度の更新を行います

Answer 1

修正したコード例です。
クラス設計を変更した他、変数名・メソッド名も適当に変更した箇所があります。
このクラスがプラグラムの他の部分でどう使われているのか分からないので、この修正で良いかどうかは分かりません。あくまで参考程度に考えて、実際の修正はご自分で行ってください。

import random
import numpy as np


class Agent:
    def __init__(self, agent_id):
        self.id = agent_id
        self.likability_of_agents = {}  # 他のエージェントの好感度
        self.agents_talk_to = []  # 話しかけるエージェントのID

    def set_likability_of_agents(self, agents):
        """自分から見た他のエージェントの好感度を設定する"""
        for agent in agents:
            if agent is self:
                continue
            likability = np.random.uniform(low=-0.1, high=0.1, size=None)
            self.likability_of_agents[agent.id] = likability

    def decide_agents_talk_to(self, agents, num_of_talk_to):
        """話しかける相手を決める
        num_of_talk_to: 話しかける人数
        注：random.choices の選択は重複あり
        """
        agents_except_me = []
        weights_for_me = []
        z = 0
        for agent in agents:
            if agent is self:
                continue
            h = self.likability_of_agents[agent.id] + agent.likability_of_agents[self.id]
            h = (h + 0.8) / 1.6
            z += h
        for agent in agents:
            if agent is self:
                continue
            h = self.likability_of_agents[agent.id] + agent.likability_of_agents[self.id]
            h = (h + 0.8) / 1.6
            weight = h / z
            agents_except_me.append(agent.id)
            weights_for_me.append(weight)
        self.agents_talk_to = random.choices(agents_except_me, weights=weights_for_me, k=num_of_talk_to)


class Simulation:
    def __init__(self):
        self.agents = []

    def generate_agents(self, agents_num):
        self.agents = [Agent(agent_id) for agent_id in range(agents_num)]
        for agent in self.agents:
            agent.set_likability_of_agents(self.agents)

    def update_agents_talk_to(self, num_of_talk_to):
        for agent in self.agents:
            agent.decide_agents_talk_to(self.agents, num_of_talk_to)


agents_num = 10  # エージェントの人数
num_of_talk_to = 3  # 話しかける相手の人数

simulation = Simulation()
simulation.generate_agents(agents_num)
simulation.update_agents_talk_to(num_of_talk_to)

for agent in simulation.agents:
    print("Likabilities for Agent", agent.id, ":")
    for agent_id in agent.likability_of_agents:
        print("    agent", agent_id, ":", agent.likability_of_agents[agent_id])
    print("Agent", agent.id, "talk to agents:", agent.agents_talk_to)
    print()

---

実行結果例：

Likabilities for Agent 0 :
    agent 1 : 0.003593791220430312
    agent 2 : -0.06671394549157375
    agent 3 : -0.06401199018940962
    agent 4 : 0.013920278293366617
    agent 5 : 0.04516375543511855
    agent 6 : -0.011912824254704718
    agent 7 : 0.026153025114075773
    agent 8 : 0.011868768479560948
    agent 9 : 0.04240143720637654
Agent 0 talk to agents: [9, 3, 3]

Likabilities for Agent 1 :
    agent 0 : -0.09781358022021767
    agent 2 : -0.03220283667278549
    agent 3 : 0.09983247539891038
    agent 4 : 0.020370231363201152
    agent 5 : -0.052236895694299214
    agent 6 : -0.041826511490220014
    agent 7 : 0.07382746158645145
    agent 8 : -0.019834025506131975
    agent 9 : -0.037920267500814835
Agent 1 talk to agents: [9, 9, 5]

Likabilities for Agent 2 :
    agent 0 : 0.007480112525538596
    agent 1 : 0.06622925842696986
    agent 3 : -0.05937665708998981
    agent 4 : -0.09797388087204717
    agent 5 : 0.004092525403284336
    agent 6 : -0.04524524368054875
    agent 7 : -0.024428248596180008
    agent 8 : 0.09806301314116633
    agent 9 : 0.06706246347669592
Agent 2 talk to agents: [3, 9, 9]

Likabilities for Agent 3 :
    agent 0 : 0.06318506659488099
    agent 1 : 0.04154805913455695
    agent 2 : 0.046824471192876305
    agent 4 : -0.04841415159437523
    agent 5 : 0.030412330217516353
    agent 6 : 0.011326247826077385
    agent 7 : -0.01947311717839298
    agent 8 : 0.03953325741188035
    agent 9 : 0.037230015904898495
Agent 3 talk to agents: [6, 8, 4]

Likabilities for Agent 4 :
    agent 0 : 0.035071453810674974
    agent 1 : 0.007708342806642052
    agent 2 : 0.09629976405160354
    agent 3 : 0.047898922319321524
    agent 5 : -0.08225314707129967
    agent 6 : 0.0732762172352446
    agent 7 : -0.03483131375444026
    agent 8 : -0.09498875689721964
    agent 9 : 0.04799264995912833
Agent 4 talk to agents: [9, 9, 1]

Likabilities for Agent 5 :
    agent 0 : 0.09712575280879204
    agent 1 : -0.017286012632382164
    agent 2 : -0.0464031944152709
    agent 3 : -0.01162986221361706
    agent 4 : 0.026563041670285753
    agent 6 : -0.017724797205174656
    agent 7 : -0.02187775667083669
    agent 8 : 0.009053454160764349
    agent 9 : -0.0023210838221180835
Agent 5 talk to agents: [3, 8, 2]

Likabilities for Agent 6 :
    agent 0 : -0.01233904663365934
    agent 1 : -0.08623998475316791
    agent 2 : 0.08752930090693042
    agent 3 : 0.03171909263521927
    agent 4 : 0.06068698765865413
    agent 5 : 0.03423829116205521
    agent 7 : 0.02967733664736394
    agent 8 : 0.08138695922830874
    agent 9 : -0.01405451600718019
Agent 6 talk to agents: [7, 4, 5]

Likabilities for Agent 7 :
    agent 0 : -0.0628985022361885
    agent 1 : 0.028492129344750927
    agent 2 : -0.017138207697649246
    agent 3 : 0.04575839878181304
    agent 4 : 0.04550300157454565
    agent 5 : 0.014520931571067042
    agent 6 : -0.028712286071273296
    agent 8 : -0.09290597399555577
    agent 9 : 0.043532811971355
Agent 7 talk to agents: [8, 6, 1]

Likabilities for Agent 8 :
    agent 0 : 0.023586100926503414
    agent 1 : 0.0192945084126281
    agent 2 : -0.02963447113959075
    agent 3 : 0.04566196880340906
    agent 4 : -0.06215453197642884
    agent 5 : -0.03314459931403349
    agent 6 : -0.09762054989356109
    agent 7 : 0.02394935196646117
    agent 9 : 0.0059884445387679425
Agent 8 talk to agents: [4, 4, 0]

Likabilities for Agent 9 :
    agent 0 : -0.05404362270134604
    agent 1 : 0.09942924969581102
    agent 2 : -0.014090528960642154
    agent 3 : 0.07190045452630944
    agent 4 : 0.054587551771866555
    agent 5 : 0.010071609749546837
    agent 6 : -0.08798323916148171
    agent 7 : -0.04588835725730183
    agent 8 : 0.07595674818349404
Agent 9 talk to agents: [4, 8, 7]

Comments

[HGK]

具体的なコードまでありがとうございます！
このコード参考にさせていただきます。