idから復元したエージェントの名称が取得出来ない

前提

シミュレーションを行うためにエージェントベースモデルを改変してます。
ゴールした事でシミュレーション環境から除外させたエージェントを最後にから復元させてその名前を出力した所、エラーが出て詰まってしまいました。

実現したいこと

除外させたエージェントを最後にIDから復元させてその名前を出力出来る様にしたい

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-404c461c4122> in <module>
      1 for ptr, log in survival.items():
      2     agent = _ctypes.PyObj_FromPtr(ptr) # idから復元
----> 3     print(agent.name)
      4 
      5 

AttributeError: 'Affine2D' object has no attribute 'name'

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
5import _ctypes
6
7a1 = -0.034298
8b1 = 3.348394
9c1 = 4.252840
10d1 = -0.003423
11
12survival=dict()
13
14
15class Agent:
16    def __init__(self, name = None, pos = None, vel = None, SIZE = 10, VEL = 1,
17            RANGE_SEPARATE = 0.5,color = None):
18        self.name = name if name else 'agent_02'
19        self.pos = pos if pos else np.random.uniform(-SIZE, SIZE, 2)
20        self.vel = vel if vel else np.random.uniform(-VEL, VEL, 2)
21        self.SIZE = SIZE
22        self.VEL = VEL
23        self.RANGE_SEPARATE = RANGE_SEPARATE#分離範囲
24        self.vel_tmp = np.zeros(2)#移動
25        self.color = color if color else 'k'
26
27    
28    def distance(self, other):#ユークリッド距離
29        return np.linalg.norm(self.pos - other.pos)
30    
31    def ruleSeparate(self, others, ratio = 1):
32        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
33        v = np.zeros(2)
34        if not others:
35            return 0
36        for other in others:
37            d = self.pos - other.pos#dが-になる時ある？
38            v += d / self.distance(other)#進行方向の単位ベクトル
39        self.vel_tmp += v / len(others) * ratio#平均を出してそれをratio倍する
40        return v / len(others) * ratio
41    
42    
43    
44    def calculate(self, others):
45        self.ruleSeparate(others, 0.5)
46        
47    def update(self) -> bool:#返り値の型名
48        self.vel += self.vel_tmp#進行速度ベクトル更新
49        v = np.linalg.norm(self.vel)
50       #壁に当たったら反転
51        if (abs(self.pos + self.vel)[0] > self.SIZE):
52            self.vel[0] = -self.vel[0]
53        if (abs(self.pos + self.vel)[1] > self.SIZE):
54            self.vel[1] = -self.vel[1]
55        
56        self.pos += self.vel#位置更新
57        self.vel_tmp = np.zeros(2)##進行速度ベクトル初期化
58        return True
59
60class AgentEdited(Agent):
61    def __init__(self, *args, **kwargs):
62        super(AgentEdited, self).__init__(*args, **kwargs)
63        #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
64        #super().親クラスのメソッド # python3系での標準の書き方
65        #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
66        #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」
67        self.color = kwargs.get('color', 'r')
68        self.name=kwargs.get('agent_01')
69        
70        
71
72    
73    def ruleSeparate(self, others, ratio = 1):
74        others = [other for other in others if self.distance(other) < self.RANGE_SEPARATE]
75        v  = np.zeros(2)
76        if not others:
77            return 0
78        for other in others:
79            d = self.pos - other.pos
80            vel = self.vel - other.vel
81            TTNP = d / (vel + 1e-5) # 0除算防止のため微小値を挿入
82            DINP = self.distance(other)
83            v += 1/(1+np.exp(-(c1+d1*TTNP))) * 1/(1+np.exp(-(b1+a1*DINP)))
84        self.vel_tmp += v / len(others) * ratio
85        return v / len(others) * ratio
86    
87    def calculate(self, others):
88        self.ruleSeparate(others) # only separate
89
90def calc_rad(pos2, pos1):#角計算
91    return np.arctan2(pos2[1] - pos1[1], pos2[0] - pos1[0])
92
93#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。
94#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
95#print(np.degrees(np.arctan2(-1, 1)))
96# -45.0
97#print(np.degrees(np.arctan2(1, -1)))
98# 135.0
99
100def rotate_vec(vec, rad):#ベクトル更新
101    return np.dot(vec, np.array([[np.cos(rad), -np.sin(rad)], [np.sin(rad), np.cos(rad)]]).T)
102
103class AgentGoForWall(AgentEdited):
104    def __init__(self, *args, **kwargs):
105        super(AgentGoForWall, self).__init__(*args, **kwargs)
106        survival[id(self)] = [self.pos] # カウント初期化
107
108        self.color = kwargs.get('color', 'b')
109        self.name=kwargs.get('agent_03')
110
111        max_distance = 0
112        self.goal = None # 角が一番遠い場所
113        for px in [-self.SIZE, self.SIZE]:
114            for py in [-self.SIZE, self.SIZE]:
115                dist = np.linalg.norm(self.pos - np.array([px, py]))
116                if max_distance < dist:
117                    max_distance = dist#最大値の更新
118                    self.goal = np.array([px, py])
119        self.vel = rotate_vec(np.array([self.VEL, 0]), calc_rad(self.goal, self.pos))
120
121    def update(self) -> bool:#"返り値の型名"
122        self.vel += self.vel_tmp
123        self.vel += rotate_vec(np.array([self.VEL, 0]), calc_rad(self.goal, self.pos))
124        
125        v = np.linalg.norm(self.vel)
126        self.vel =self.vel /v
127
128        if abs(self.pos + self.vel)[0] > self.SIZE or abs(self.pos + self.vel)[1] > self.SIZE:
129            return False # deactivate this Agent
130        
131        self.pos += self.vel
132        survival[id(self)].append(self.pos) # カウントアップ
133        self.vel_tmp = np.zeros(2)
134        return True
135
136class Boids:
137    def __init__(self, AGENT = 20):#Agent数
138        self.agents = [Agent() for _ in range(AGENT)]
139    
140    def calculate(self):
141        for agent in self.agents:
142            agent.calculate([other for other in self.agents if agent != other])
143    
144    def update(self):
145        self.agents = [agent for agent in self.agents if agent.update()]
146    
147    def simulation(self):
148        self.calculate()
149        self.update()
150    
151    def positions(self):#showimageはpos_arrayを渡してた
152      x, y, c = list(), list(), list()
153      for agent in self.agents:
154        x.append(agent.pos[0])
155        y.append(agent.pos[1])
156        c.append(agent.color)
157      return (np.array(x), np.array(y)), c
158
159
160np.random.seed( 0 )
161B = Boids(0)
162num_central=1
163for i in range(num_central):
164  B.agents.append(AgentEdited())
165num=100
166for i in range(num):
167  B.agents.append(AgentGoForWall())
168
169fig, ax = plt.subplots(figsize = (6, 6))
170ax.set_xlim(-10, 10)
171ax.set_ylim(-10, 10)
172ax.grid(True)
173ims = []
174for t in range(100):
175    B.simulation()
176    plot_data,plot_color = B.positions()
177    im=ax.scatter(*plot_data, marker="o", s=20, c=plot_color)
178    ims.append([im])
179   
180ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=400, repeat=False)
181HTML(ani.to_jshtml())
182
183for ptr, log in survival.items():
184    agent = _ctypes.PyObj_FromPtr(ptr) # idから復元
185    print(agent.name + ": " + len(log))

試した事

各エージェントの実行時にself.nameで定義していておそらく、そこで問題が起きているという所までは理解出来たが解決方法がわからなかったです。

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

やっぱりそういう問題が起きますね，Boids().add_agent()関数を用意して，領域内に残存するAgentactiveと，これまでに追加されたことのあるAgentevery，壁に向かうAgentgo2wallなど個別に管理するようにします．

Python
1class AgentGoForWall(AgentEdited):
2    def __init__(self, *args, **kwargs):
3        super(AgentGoForWall, self).__init__(*args, **kwargs)
4        self.log = [self.pos] # カウント初期化
5
6        self.color = kwargs.get('color', 'b')
7        self.name=kwargs.get('agent_03')
8
9        max_distance = 0
10        self.goal = None # 角が一番遠い場所
11        for px in [-self.SIZE, self.SIZE]:
12            for py in [-self.SIZE, self.SIZE]:
13                dist = np.linalg.norm(self.pos - np.array([px, py]))
14                if max_distance < dist:
15                    max_distance = dist#最大値の更新
16                    self.goal = np.array([px, py])
17        self.vel = rotate_vec(np.array([self.VEL, 0]), calc_rad(self.goal, self.pos))
18
19    def update(self) -> bool:#"返り値の型名"
20        self.vel += self.vel_tmp
21        self.vel += rotate_vec(np.array([self.VEL, 0]), calc_rad(self.goal, self.pos))
22        
23        v = np.linalg.norm(self.vel)
24        self.vel =self.vel /v
25
26        if abs(self.pos + self.vel)[0] > self.SIZE or abs(self.pos + self.vel)[1] > self.SIZE:
27            return False # deactivate this Agent
28        
29        self.pos += self.vel
30        self.log.append(self.pos) # カウントアップ
31        self.vel_tmp = np.zeros(2)
32        return True
33
34class Boids:
35    def __init__(self, AGENT = 20):#Agent数
36        self.active = list()
37        self.every = list()
38        self.go2wall = list()
39        for _ in range(AGENT):
40            self.add_agent(Agent())
41    
42    def add_agent(self, agent):
43        self.active.append(agent)
44        self.every.append(agent)
45        if isinstance(agent, AgentGoForWall):
46            self.go2wall.append(agent)
47    
48    def calculate(self):
49        for agent in self.active:
50            agent.calculate([other for other in self.active if agent != other])
51    
52    def update(self):
53        self.active = [agent for agent in self.active if agent.update()]
54    
55    def simulation(self):
56        self.calculate()
57        self.update()
58    
59    def positions(self):#showimageはpos_arrayを渡してた
60      x, y, c = list(), list(), list()
61      for agent in self.active:
62        x.append(agent.pos[0])
63        y.append(agent.pos[1])
64        c.append(agent.color)
65      return (np.array(x), np.array(y)), c
66
67np.random.seed( 0 )
68B = Boids(0)
69num_central=1
70for i in range(num_central):
71  B.add_agent(AgentEdited())
72num=100
73for i in range(num):
74  B.add_agent(AgentGoForWall())
75
76for t in range(100):
77    B.simulation()
78    plot_data,plot_color = B.positions()
79
80for agent in B.go2wall:
81    print(f"{agent.name}: {len(agent.log)}")