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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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エージェントベースモデルの改善

IT_takumin
lack

総合スコア8

Python

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投稿2022/11/17 05:23

前提

エージェントベースモデルを動かしていて終了時の時間を取得したいのですが、時間を取得するためにどうした上手くいくのかが分からず詰まってしまっています。

実現したいこと

シミュレーション開始から、エージェントが壁に到達した時の時間をカウントして保存し、最後に出力する様にしたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

該当のソースコード

python

1import numpy as np 2import matplotlib.pyplot as plt 3import matplotlib.animation as animation 4from IPython.display import HTML 5 6a1 = -0.034298 7b1 = 3.348394 8c1 = 4.252840 9d1 = -0.003423 10 11class Agent: 12 def __init__(self, name = None, pos = None, vel = None, SIZE = 10, VEL = 1, 13 RANGE_SEPARATE = 0.5,color = None): 14 self.name = name 15 self.pos = pos if pos else np.random.uniform(-SIZE, SIZE, 2) 16 self.vel = vel if vel else np.random.uniform(-VEL, VEL, 2) 17 self.SIZE = SIZE 18 self.VEL = VEL 19 self.RANGE_SEPARATE = RANGE_SEPARATE#分離範囲 20 self.vel_tmp = np.zeros(2)#移動 21 self.color = color if color else 'k' 22 23 24 def distance(self, other):#ユークリッド距離 25 return np.linalg.norm(self.pos - other.pos) 26 27 def ruleSeparate(self, others, ratio = 1): 28 others = [other for other in others if self.distance(other) < self.RANGE_SEPARATE]#範囲内に入ったエージェントの選別 29 v = np.zeros(2) 30 if not others: 31 return 0 32 for other in others: 33 d = self.pos - other.pos#dが-になる時ある? 34 v += d / self.distance(other)#進行方向の単位ベクトル 35 self.vel_tmp += v / len(others) * ratio#平均を出してそれをratio倍する 36 return v / len(others) * ratio 37 38 39 40 def calculate(self, others): 41 self.ruleSeparate(others, 0.5) 42 43 def update(self) -> bool:#返り値の型名 44 self.vel += self.vel_tmp#進行速度ベクトル更新 45 v = np.linalg.norm(self.vel) 46 #壁に当たったら反転 47 if (abs(self.pos + self.vel)[0] > self.SIZE): 48 self.vel[0] = -self.vel[0] 49 if (abs(self.pos + self.vel)[1] > self.SIZE): 50 self.vel[1] = -self.vel[1] 51 52 self.pos += self.vel#位置更新 53 self.vel_tmp = np.zeros(2)##進行速度ベクトル初期化 54 return True 55 56class AgentEdited(Agent): 57 def __init__(self, *args, **kwargs): 58 super(AgentEdited, self).__init__(*args, **kwargs) 59 #クラス(子クラス)で別のクラス(親クラス)を継承できます。継承することで、親クラスのメソッドを子クラスから呼び出せる 60 #super().親クラスのメソッド # python3系での標準の書き方 61 #super(親クラスのオブジェクト, self).親クラスのメソッド # python2系での書き方 62 #不特定多数の引数を受け取ることができる仕組みを作るのが「*args」「**kwargs」 63 self.color = kwargs.get('color', 'r') 64 65 def ruleSeparate(self, others, ratio = 1): 66 others = [other for other in others if self.distance(other) < self.RANGE_SEPARATE] 67 v = np.zeros(2) 68 if not others: 69 return 0 70 for other in others: 71 d = self.pos - other.pos 72 vel = self.vel - other.vel 73 TTNP = d / (vel + 1e-5) # 0除算防止のため微小値を挿入 74 DINP = self.distance(other) 75 v += 1/(1+np.exp(-(c1+d1*TTNP))) * 1/(1+np.exp(-(b1+a1*DINP))) 76 self.vel_tmp += v / len(others) * ratio 77 return v / len(others) * ratio 78 79 def calculate(self, others): 80 self.ruleSeparate(others) # only separate 81 82def calc_rad(pos2, pos1):#角計算 83 return np.arctan2(pos2[1] - pos1[1], pos2[0] - pos1[0]) 84 85#np.arctan(x)は引数が一つでarctan(x)をラジアンで返す。返り値は-pi / 2からpi / 2(-90度から90度)の間になる。 86#np.arctan2(y, x)は引数が二つで、arctan(y / x)をラジアンで返す。この角度は、極座標平面において原点から座標(x, y)へのベクトルがx軸の正の方向となす角度(偏角)であり、返り値は-piからpi(-180度から180度)の間になる 87#print(np.degrees(np.arctan2(-1, 1))) 88# -45.0 89#print(np.degrees(np.arctan2(1, -1))) 90# 135.0 91 92def rotate_vec(vec, rad):#ベクトル更新 93 return np.dot(vec, np.array([[np.cos(rad), -np.sin(rad)], [np.sin(rad), np.cos(rad)]]).T) 94 95class AgentGoForWall(AgentEdited): 96 def __init__(self, *args, **kwargs): 97 super(AgentGoForWall, self).__init__(*args, **kwargs) 98 self.color = kwargs.get('color', 'b') 99 max_distance = 0 100 self.goal = None # 角が一番遠い場所 101 for px in [-self.SIZE, self.SIZE]: 102 for py in [-self.SIZE, self.SIZE]: 103 dist = np.linalg.norm(self.pos - np.array([px, py])) 104 if max_distance < dist: 105 max_distance = dist#最大値の更新 106 self.goal = np.array([px, py]) 107 self.vel = rotate_vec(np.array([self.VEL, 0]), calc_rad(self.goal, self.pos)) 108 109 def update(self) -> bool:#"返り値の型名" 110 self.vel += self.vel_tmp 111 self.vel += rotate_vec(np.array([self.VEL, 0]), calc_rad(self.goal, self.pos)) 112 113 v = np.linalg.norm(self.vel) 114 115 if abs(self.pos + self.vel)[0] > self.SIZE or abs(self.pos + self.vel)[1] > self.SIZE: 116 return False # deactivate this Agent 117 118 self.pos += self.vel 119 self.vel_tmp = np.zeros(2) 120 return True 121 122class Boids: 123 def __init__(self, AGENT = 20):#Agent数 124 self.agents = [Agent() for _ in range(AGENT)] 125 126 def calculate(self): 127 for agent in self.agents: 128 agent.calculate([other for other in self.agents if agent != other]) 129 130 def update(self): 131 self.agents = [agent for agent in self.agents if agent.update()] 132 133 def simulation(self): 134 self.calculate() 135 self.update() 136 137 def positions(self):#showimageはpos_arrayを渡してた 138 x, y, c = list(), list(), list() 139 for agent in self.agents: 140 x.append(agent.pos[0]) 141 y.append(agent.pos[1]) 142 c.append(agent.color) 143 return (np.array(x), np.array(y)), c 144 145np.random.seed( 0 ) 146B = Boids(AGENT = 2) 147B.agents.append(AgentEdited()) 148#B.agents.append(Agent("Crazy", RANGE_SEPARATE = 1.5)) 149num=50 150for i in range(num): 151 B.agents.append(AgentGoForWall()) 152 153fig, ax = plt.subplots(figsize = (6, 6)) 154ax.set_xlim(-10, 10) 155ax.set_ylim(-10, 10) 156ax.grid(True) 157ims = [] 158for t in range(1000): 159 B.simulation() 160 plot_data,plot_color = B.positions() 161 im=ax.scatter(*plot_data, marker="o", s=20, c=plot_color) 162 ims.append([im]) 163 #print(plot_data) 164 #print(plot_color) 165 166ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=400, repeat=False) 167HTML(ani.to_jshtml())

試したこと

class AgentGoForWall(AgentEdited): def __init__(self, *args, **kwargs): super(AgentGoForWall, self).__init__(*args, **kwargs) self.color = kwargs.get('color', 'b') max_distance = 0 self.goal = None # 角が一番遠い場所 for px in [-self.SIZE, self.SIZE]: for py in [-self.SIZE, self.SIZE]: dist = np.linalg.norm(self.pos - np.array([px, py])) if max_distance < dist: max_distance = dist#最大値の更新 self.goal = np.array([px, py]) self.vel = rotate_vec(np.array([self.VEL, 0]), calc_rad(self.goal, self.pos)) def update(self) -> bool:#"返り値の型名" self.vel += self.vel_tmp self.vel += rotate_vec(np.array([self.VEL, 0]), calc_rad(self.goal, self.pos)) v = np.linalg.norm(self.vel) if abs(self.pos + self.vel)[0] > self.SIZE or abs(self.pos + self.vel)[1] > self.SIZE: return False # deactivate this Agent

cntという空のリストを作って、ここのdeacticvate時に追加すればいいと思ったのですが、カウントを開始する際にどこで開始すれば上手くいくのかが分からなかったです。

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PondVillege

2022/11/17 09:39

ここで言う「時間」を定義しないといけないと思います. 何度のupdateが実行されたか,を1単位時間にしたいのでしょうか? それともプログラムの動作時間を利用したいのでしょうか?
IT_takumin

2022/11/17 16:37 編集

時間の定義が明瞭でなくて申し訳ありませんでした。 updateが実行された回数を単位時間としてカウントして、各エージェントのゴール到達時間を空のリストに格納したいです。 def update(self) -> bool: cnt_collect=[] ... cnt+=1 if abs(self.pos + self.vel)[0] > self.SIZE or abs(self.pos + self.vel)[1] > self.SIZE: cnt_collect.append(cnt) この様な感じでリストに格納して最後にそれを出力出来る様にしたいです。

回答1

0

ベストアンサー

あんまり良い解決手法が思いつかなかったので苦肉の策になります.グローバル変数survivalを辞書型で宣言して扱うようにします.

Python

1import numpy as np 2 3survival = dict() # グローバルで用意 4 5class Agent: 6 7# (略) 8 9class AgentGoForWall(AgentEdited): 10 def __init__(self, *args, **kwargs): 11 super(AgentGoForWall, self).__init__(*args, **kwargs) 12 self.cnt = 0 # カウント初期化 13 14 # (略) 15 16 def update(self) -> bool: 17 self.cnt += 1 # カウントアップ 18 self.vel += self.vel_tmp 19 self.vel += rotate_vec(np.array([self.VEL, 0]), calc_rad(self.goal, self.pos)) 20 21 v = np.linalg.norm(self.vel) 22 23 if abs(self.pos + self.vel)[0] > self.SIZE or abs(self.pos + self.vel)[1] > self.SIZE: 24 survival[id(self)] = self.cnt # カウント数を記録 25 return False # deactivate this Agent 26 27# (略) 28 29ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=400, repeat=False) 30HTML(ani.to_jshtml()) 31 32import _ctypes 33for ptr, life in survival.items(): 34 agent = _ctypes.PyObj_FromPtr(ptr) # idから復元 35 print(agent.name + ": " + life)

このように書いておけば,ライブラリ_ctpyesを使ってidからAgentオブジェクトを復元できます.
最後にカウントを挿入するのではなく,ログ的に記録し続けることもできます.

Python

1class AgentGoForWall(AgentEdited): 2 def __init__(self, *args, **kwargs): 3 super(AgentGoForWall, self).__init__(*args, **kwargs) 4 survival[id(self)] = 0 # カウント初期化 5 6 # (略) 7 8 def update(self) -> bool: 9 survival[id(self)] += 1 # カウントアップ 10 self.vel += self.vel_tmp 11 self.vel += rotate_vec(np.array([self.VEL, 0]), calc_rad(self.goal, self.pos)) 12 13 v = np.linalg.norm(self.vel) 14 15 if abs(self.pos + self.vel)[0] > self.SIZE or abs(self.pos + self.vel)[1] > self.SIZE: 16 return False # deactivate this Agent

こちらの方であれば,壁までの到達時間の記録だけでなく,座標を記録させ続けることだってできます.今回は単純に0で初期化して1ずつ増やしましたが,survival[id(self)] = [self.pos]で初期化してupdate毎にsurvival[id(self)].append(self.pos)で座標の記録が可能です.最終的にlen(survival[id(self)])が記録した座標の個数,すなわち壁に到達するまでにかかった時間になります.

Python

1class AgentGoForWall(AgentEdited): 2 def __init__(self, *args, **kwargs): 3 super(AgentGoForWall, self).__init__(*args, **kwargs) 4 survival[id(self)] = [self.pos] # カウント初期化 5 6 # (略) 7 8 def update(self) -> bool: 9 self.vel += self.vel_tmp 10 self.vel += rotate_vec(np.array([self.VEL, 0]), calc_rad(self.goal, self.pos)) 11 12 v = np.linalg.norm(self.vel) 13 14 if abs(self.pos + self.vel)[0] > self.SIZE or abs(self.pos + self.vel)[1] > self.SIZE: 15 return False # deactivate this Agent 16 17 self.pos += self.vel 18 survival[id(self)].append(self.pos) # カウントアップ 19 self.vel_tmp = np.zeros(2) 20 return True 21 22# (略) 23 24ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=400, repeat=False) 25HTML(ani.to_jshtml()) 26 27import _ctypes 28for ptr, log in survival.items(): 29 agent = _ctypes.PyObj_FromPtr(ptr) # idから復元 30 print(agent.name + ": " + len(log))

投稿2022/11/18 21:07

PondVillege

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