順列、循環配列

前ポストの「点群をたどる順番」について、「全部の点を通る、全通りのたどり順」を考える場合、順列permutationを考える必要があります。pythonには順列や組合せcombinationを簡単に扱えるitertoolsというモジュールがあります。iron pythonでも同様です。これを使って「点群をたどる順番」について考えてみましょう。 [0, 1, 2, 3, 4] [0, 1, 2, 4, 3] [0, 1, 3, 2, 4] [0, 1, 3, 4, 2] [0, 1, 4, 2, 3] [0, 1, 4, 3, 2] [0, 2, 1, 3, 4] [0, 2, 1, 4, 3] [0, 2, 3, 1, 4] [0, 2, 3, 4, 1] [0, 2, 4, 1, 3] [0, 2, 4, 3, 1] [0, 3, 1, 2, 4] [0, 3, 1, 4, 2] [0, 3, 2, 1, 4] [0, 3, 2, 4, 1] [0, 3, 4, 1, 2] [0, 3, 4, 2, 1] [0, 4, 1, 2, 3] [0, 4, 1, 3, 2] [0, 4, 2, 1, 3] [0, 4, 2,Read More »

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test_today20160614

Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160614/test_today.gh Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160614/site_20160614.3dm アップデートしました。 find longest truck circuit で長いサーキットを探すfitnessに関してですが、スクリプトでは、19~32行目:指定した数の点をgene poolより点群を取り出して 点群の重心を求める 重心から反時計回りに並び替える その順番で結ぶ としていますが、点を結ぶ順番はこれ以外にもいろいろありますね。閉路問題とかそのあたりかもしれません。調べてみてください。

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外苑周辺モデル

共同で作成した外苑周辺の線モデルをアップしました。Dropboxにもあります。 network

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About site model

敷地モデルについて、昨年度の卒業設計で新国立競技場の代替案を提示した方に外苑前の周辺モデルを作っていなかったか聞いてみたところ、彼は周辺の限られた範囲のみしか用意しなかったとの返答が来ましたが、代わりに小渕研究室の研究で外苑前周辺のモデルが作成されているらしいとの情報を得ました。木内(俊克)さんが管理されているとのことです。

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GA / SA sample

very simple sample, how to apply GA(Genetic Algorithm)/SA(Simulated Annealing) to a problem through grasshopper:galapagos. Applying this problem as simple example, GA_SA_sample.gh

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StreetViewAC ひそかに更新

StreetViewAC  クラスタリング付け加えました。ドロップする.3dmファイルは、こちらを参考にしてください。 cluster_test.3dm レイヤ名の先頭に “cluster_” とつけたレイヤの上にあるtextDotはすべて同種類の要素として読み込まれます。 レイヤオフ、hidden のtextdotは読み込まれません。このあたりのon / off で母点としての入力を調整してください。 ファイルを読み込んだら、area パネルの上から3番目のスピンボックスをプルダウンして、clusterにあわせてください。 textdot で読み込んだ位置が表示されます。 下から3番目のラインエディットに数値を書きこみます。これがクラスタ数の設定となります。 一杉さんは有向グラフなので、ファイルをドロップした後に’,’ (カンマ)キーを押して、上り下り負荷をセットするのを忘れずに。 結果表示はクラスタ内のminisum node を重心として、格要素に直線で参照線を描いていますが、クラスタの計算はネットワーク距離で行っています。 やってみた感じ、あまりクラスタ内のノードの数が均等では無い印象です、、、。クラッシュすることはあまりありませんが、ネットワークが大きいとクラスタリングにそれなりの時間がかかります。ward法はおそろしく時間かかります。 ネットワークが大きい場合、キー”E” を押してエッジを非表示にすると描画負荷が下がってすこし計算が速くなります。もう一度 ”E” を押すと再表示します。 visualize panelの edge opacity でも同じことができます。  

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find Hamilton Path

出発ノードを指定して、ハミルトン閉路を探す関数のサンプルです。グラフモジュール graph_1_1.py を使います。 maxim_1Stroke.zip ハミルトン閉路がない場合、最も多くノードを介する閉路のリストを返します。 GH-Pythonだと計算フレームが問題になりそうです。サンプルは30ノード38エッジ程度。

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studio_utility_1_0 更新

download studio_utility_1_0.py studio_utility_1_0.py ユーティリティモジュールを更新しました。 dorpbox に熊谷さんのプロジェクトファイルを置きました。 下記 checkPolyline という関数を使っています。今後配置問題を解決するのに多用すると思われます。 rev_0609_kumagai.3dm, rev_0609_kumagai.gh

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studio_utility_1_0.py 更新

download studio_utility_1_0.py studio_utility_1_0.py ユーティリティモジュールを更新しました。いくつか機能追加です。クラスタリングの関数がありますが、これはユークリッド距離によるものなので、スタジオで必要な”ネットワーク距離でのクラスタリング”はもう一ひねり必要です。それらは後ほど。 クラスタリングは k-means法(クラスタ数指定)、k-means ++ 法(クラスタ数指定)、ward法(ステップ指定)、ward法(クラスタ数指定) となっています。それぞれググればアルゴリズムは調べられると思います。 Rhino-Pythonでのサンプルコード GH-Pythonでのサンプルはこちら 以下実装関数:

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