MAS(マルチエージェントシステム)やひとつの生成結果をフィードバックする現象のモデル化、設計システムを考える場合、コンポーネントを実行するたびに各変数が初期化されるのは困りますし、システム全体であるいは個々のエージェント等が変数の値を保つ必要があります。クラスなどでプロトタイプを記述し、そのインスタンスを別のコンポーネントに送り、送った側でインスタンスの関数をコールする、という構成で実現することができます。定義・アクセスします。いう関数の中に、各設計ステップの処理を書いていきます。らかの初期座標、点、などを入力する想定です。こちらのエディタを開いて、”test”ボタンを押下する度に1ステップ実行されます。↓このあたりのサンプルはすべてこの構成です。データストラクチャ、今後扱っていく情報の構造を設計する必要があります。データをひとまとまりにしておくと便利なものをprototype、クラスというもので定義していきます。このサンプルは、シェアハウス、学校のプロジェクトにフィットする形です。後にポストしますが、クラスタリングなどもこのデータストラクチャを基に行います。いうクラスを定義しています。これシェアハウスの場合は住居ユニット、学校の場合は教室、として定義できると思います。いう関数がコールされます。して定義しておきます。これをメンバー変数と呼びます。いった情報を与えています。関しても実装してみてください。それから敷地のサーフェース(建設可能範囲)、シェアハウスは3mグリッドのsplit済みのエッジ、このあたりライノでモデリングしてください。可能であればdropboxに置いてくれるとサンプル作りに役立ちます。同じようにセットアップしてください。今後機能を追加していきますが、配置干渉チェック、エリア内外チェックを簡素化するための関数を作りました。住居ユニット配置、樹木配置に使えると思います。取り急ぎアップします。詳しくは次回スタジオか補講で。スライダーを動かすと、上位1から順番に100位までを示します。スライダーを右いっぱいにすると、上位100位までの評価のノードがすべて表示されます。アカディミック版の追加機能です。すべて有向グラフを想定した関数です。Minisumを求めるノードをマウスで選択する。選択されたノードを出発点として、それらのノードから平均的に近い場所、近さ(minisum)が評価されます。この評価は比較的早く結果が出ます。その理由は、選択したノードから他のノードまでのネットワーク距離が算出できればよいのでDijkstra関数をコールするのが選択したノード数だけで十分である、ということが理由です。Minimaxを求めるノードをマウスで選択する。選択されたノードを目的点として、すべてのノードから遠すぎない場所(最遠ノードまでのネットワーク距離がもっとも小さい)場所、一部の人に不便すぎない、もっともアクセスに不利な人を考慮した場所(minimax)が評価されます。管理人StreetViewベータ版ですが、機能追加しました。複数指定ノードからのminisum評価、複数指定ノードへのminimax評価。マニュアルは追って書きます。↑.dllファイルが2つ足りず、起動できなかったようです。不足ファイルを追加したダウンロードパッケージに更新しました。組み合わせて行っていますが、十分ではないかもしれません。それぞれ複数指定して、各出発場所から各目的場所まで(マルチ)最短経路で移動した場合の、通過回数(passcount)を各ノードに対して加算します。このサンプルは、出発ポイント群、と目的ポイント群を分けて入力しています。各ポイントそれぞれ最寄のノードを距離計測の出発ノード・目的ノードにしています。計算が終わった後の結果ソート、今回のケースではノードのリストをpasscountおn多い順、つまり降順に行うほうが、直感に即しているでしょう。これも同様、pythonではラムダ式ソートが可能ですので、非常に簡潔です。reverseというキーのフラグをTrueにします。場所を複数指定して、そこからの距離の合計(sumdist)を各ノードに対して行います。今回は、ポイントを複数入力して各ポイントそれぞれ最寄のノードを距離計測の出発点にしています。ソートすることにあります。クラスのインスタンスのリストをソートすることになりますが、pythonではラムダ式ソートが可能ですので、非常に簡潔です。