質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.42%
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。

Q&A

解決済

1回答

932閲覧

エージェントベースモデル

IT_takumin

総合スコア8

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。

0グッド

0クリップ

投稿2022/10/25 02:24

編集2022/10/25 04:25

前提

Python コンピュータシミュレーション_人文・自然・社会科学の数理モデル
に載っているエージェントベースモデルの一つであるBoidsの実装処理で分からない点があったので教えて頂けるとありがたいです。
上から順に読んでいて距離の計算までの処理は理解できたのですが分離ルールで詰まってしまっているので全体の概観が分かってないかもしれないですが、ご容赦頂けるととてもありがたいです。

実現したいこと

分離ルールで引数として持ってきているnがどこから持ってきた何なのかが分からないので説明して頂けると嬉しいです。

for i in a: if i != n: d = self.agent[n]['p'] - self.agent[i]['p'] v += d / self.dist[n][i]**2#np.linalg.norm(d) cnt +=1 if cnt == 0: return 0 return v/cnt#AGENT

v += d / self.dist[n][i]**2#np.linalg.norm(d)の計算式の処理は理解できるのですが、それで何を求めているのかが分からないので教えて頂けると嬉しいです。

該当のソースコード

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation from IPython.display import HTML SIZE = 10#移動できる範囲 VEL = 1.0#速度 AGENT = 20#エージェントの数 RANGE_Separate = 1#分離ルールの範囲 RANGE_Alignment = 5#整列ルールの範囲 class Boids(): #初期設定 def __init__(self): self.agent = [] for n in range(AGENT): pos = np.random.uniform(-SIZE,SIZE,2)#np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) vel = np.random.uniform(-VEL,VEL,2) self.agent += [{'p':pos, 'v':vel}] self.dist = np.zeros([AGENT,AGENT]) #距離の計算 def distance(self): for i in range(AGENT): for j in range(AGENT): d = self.agent[i]['p'] - self.agent[j]['p'] self.dist[i][j] = np.linalg.norm(d) #分離ルール def ruleSeparate(self,n): a = np.array(np.where(self.dist[n]<RANGE_Separate), dtype=int)[0] v = np.zeros(2) cnt = 0 for i in a: if i != n: d = self.agent[n]['p'] - self.agent[i]['p'] v += d / self.dist[n][i]**2#np.linalg.norm(d) cnt +=1 if cnt == 0: return 0 return v/cnt#AGENT #整列ルール def ruleAlignment(self,n): a = np.array(np.where(self.dist[n]<RANGE_Alignment), dtype=int)[0] v = np.zeros(2) cnt = 0 for i in a: v -= self.agent[n]['v'] - self.agent[i]['v'] cnt += 1 return v/cnt#AGENT #結合ルール def ruleCohesion(self,n): p = np.zeros(2) for i in range(AGENT): p -= self.agent[n]['p'] - self.agent[i]['p'] return p/AGENT #シミュレーション def simulation(self): self.distance() vel_tmp = [] for i in range(AGENT): vel_tmp += [self.ruleSeparate(i)*0.5 + self.ruleAlignment(i)*0.6 + self.ruleCohesion(i)*0.4] for i in range(AGENT): self.agent[i]['v'] += vel_tmp[i] v = np.linalg.norm(self.agent[i]['v']) if v>VEL: self.agent[i]['v'] = self.agent[i]['v']/v*VEL elif v<VEL/2: self.agent[i]['v'] = self.agent[i]['v']/v*VEL/2 for i in range(AGENT): if(abs((self.agent[i]['p']+self.agent[i]['v'])[0]) > SIZE): self.agent[i]['v'][0] = -self.agent[i]['v'][0] if(abs((self.agent[i]['p']+self.agent[i]['v'])[1]) > SIZE): self.agent[i]['v'][1] = -self.agent[i]['v'][1] self.agent[i]['p'] += self.agent[i]['v'] def showImage(self): pos_array = np.zeros([2,AGENT]) for i in range(AGENT): pos_array[0][i] = self.agent[i]['p'][0] pos_array[1][i] = self.agent[i]['p'][1] return pos_array np.random.seed( 0 ) B = Boids() fig, ax = plt.subplots(figsize = (6, 6)) ax.set_xlim(-SIZE, SIZE) ax.set_ylim(-SIZE, SIZE) ax.grid(True) ims = [] for t in range(100): B.simulation() plot_data = B.showImage() im=ax.plot(*plot_data,"o",ms=5,c="k") ims.append(im) ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=20, repeat=False) HTML(ani.to_jshtml())

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ここにより詳細な情報を記載してください。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

CHERRY

2022/10/25 02:40

インデントが崩れてコードが読みにくくなっておりますので、質問編集してコードの先頭と最後にそれぞれ ``` だけの行を入れて、見やすくしていただけないでしょうか。 特に Python は、インデントが変わるとコードの意味が変わることがあります。
IT_takumin

2022/10/25 04:53

ご指摘頂きありがとうございます。 投稿した時には崩れていることに気付いていなかったので助かりました!
guest

回答1

0

ベストアンサー

v += d / self.dist[n][i]**2#np.linalg.norm(d)の計算式の処理は理解できるのですが、それで何を求めているのかが分からない

計算式を理解できるなら,何を求めているかわかるはずです.具体例があればわかるというなら,次のように対話モードを利用して理解したい箇所のみの演算を記述すれば良いでしょう.

Python

1>>> import numpy as np 2>>> p1 = np.random.uniform(-10, 10, 2) 3>>> p2 = np.random.uniform(-10, 10, 2) 4>>> p1, p2 5(array([8.96995199, 8.91318159]), array([8.67516059, 5.94491457])) 6>>> d = p1 - p2 7>>> d 8array([0.29479139, 2.96826703]) 9>>> dist = np.linalg.norm(p1 - p2) 10>>> d / dist ** 2 11array([0.03313189, 0.33360644])

np.linalg.norm()は名前の通りノルムを求めるものです.デフォルトでL2 Normを求めることになっています.

ここで言うL2 NormはEuclidian Distanceの意味を持つので,点nと点iの2点間の差分ベクトルdをEuclidian Distanceであるself.dist[n][i]の2乗で正規化した.ということでしょう.これをvに加算しているだけです.

分離ルールで引数として持ってきているnがどこから持ってきた何なのかが分からないので説明して頂けると嬉しいです。

分離ルールのみならず,他のルールに関しても自分自身nを中心とするエージェントiに対して演算を行うので,ruleAlignment(self,n)ruleCohesion(self,n)も引数nを必要としています.

これはBoids()のメソッドsimulation()内で呼ばれています.

Python

1for i in range(AGENT): 2 vel_tmp += [self.ruleSeparate(i)*0.5 + self.ruleAlignment(i)*0.6 + self.ruleCohesion(i)*0.4]

の箇所が該当します.各エージェントiに対してそれぞれのパラメータを求めるため,メソッド内ではnとなる値を渡しています.

投稿2022/10/25 05:14

編集2022/10/25 05:15
PondVillege

総合スコア1579

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

IT_takumin

2022/10/25 05:29

丁寧に解説してくださり、ありがとうございます。 おかげ様でメソッド毎の処理と全体像を理解する事が出来ました!
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.42%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問