Rhino/GH-python Graph Module 勾配負荷設定(有向グラフ化)

一つ一つのエッジに対して、往路 復路 の距離を変更します。下のコードは勾配を求めるところまでで、勾配の値をどのように距離に変換するかは未記述です。すごく勾配負荷を影響させるか、ほどほどにするか、各自の関数(formula)を考えてください。 この関数を作ってエッジの重みを変更した後、Dijkstraでその経路選択に影響が出ます。またminisum, betweennessの計算にも影響があるはずです。

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Rhino/GH-python Graph Module 評価関数サンプル(近接度)

評価関数サンプル(媒介度)の続きです。 有向グラフにおいてminisum評価の基になる、各ノードからの他のすべてのノードに行く距離の合計の求め方 有向グラフにおいてminisum評価の基になる、各ノードへの他のすべてのノードから来る距離の合計の求め方(超絶微妙な違いわかります?) 以下のように続ければ、数値の高いノードほどminisum近接性が高いということになります

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Rhino/GH-python Graph Module 評価関数サンプル(媒介度)

Rhino/GH-python Graph Module 、内部に組み込まれているDijkstra(Fast)関数や、traceRoute(s)関数を使って、評価関数を作る例です。以下のサンプルはこのライノモデルの使用を想定。 全通りを行き来する媒介度計算(エッジを2つだけ持つノードを含める場合) 全通りを行き来する媒介度計算(エッジを2つだけ持つノードを含めない場合)

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設計に使えそうなグラフの指標(スタジオ全体で検討)

住宅系集積: 入口・エントランスから全ての住戸へ最短経路を通った場合の、各ノードの媒介度 → 媒介度の高いノードや経路を充実させる? minisum to come(近接性) 全ての住戸から、全員が来やすい場所 → 集会室や自販機設置場所? minimaxは? 展示室系集積: 全ての展示室間を最短経路で移動させたときの、媒介度 minisum to come(近接性) 全ての展示室から来やすい場所 minisum to go(近接性) 全ての展示室に行きやすい場所 → 展示室群全体の入口? / ローディングの基点? minimaxは? 最小木 MST (Minimum Spanning Tree) : 最小エッジで全てのノードをつなぐネットワーク → エッジ ≒ 廊下などの動線とした場合、低コストといえる?

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Graph tips

今日はグラフの幾何学的特性などに触れます。以下の一部をコードを書いて作図します。 孤立最近接対(Reciprocal Pair):RP 最近傍グラフ(Nearest Neighbor Graph) :NNG 最小木(Minimum Spanning Tree):MST 相対近傍グラフ(Relative Neghborhood Graph):RNG ガブリエルグラフ(Gabriel Graph):GG ドローネ網(Delaunay Triangle):DT 以下 Rhino-Python (editpythonscript) でのコード 指定範囲内(x: 0~100, t: 0~100)にランダムな点を生成 全グラフ(配列ブラケットアクセス) 全グラフ(配列ラムダ文) Nearest Neighbor Graph NNG もっとも近い点同士を結ぶ Minimum Spanning Tree: MST (最小木) 全ての点(ノード)を最小限のエッジで接続する。全ての点(ノード)が参加しているグラフ(ネットワーク)で、エッジの総長さがもっとも短いもの。下記はプリム法(グラフに接続済みのノードグループと未接続のノードグループに分け、2つのグループ間のもっとも近いノード同士を接続していく) Relative Neighborhood Graph RNG 点群から2点を取り出し、その2点間の距離を半径とする円を2点それぞれから描画し、その両方の円に他の点が一つも無い場合、その2点を結ぶ Gabriel Graph GG 点群から2点を取り出し、その2点間の距離を直径とする円を2点の中点に描画し、その円内に他の点が一つも無い場合、その2点を結ぶ Delaunay Triangle: DT ドローネ網、3点(ノード)を取り出し、その3点(ノード)を通る円内にその3点以外の点(ノード)が存在しないときにその3点(ノード)を3つのエッジでつなぐ ボロノイ・ダイアグラムと双対関係 下記はghpythonlibを使った簡易な描き方(Delaunay Triangle: DT)

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グラフ理論におけるネットワークの中心性(実装) / centrality of network (graph theory), implementation

network_evaluation.zip Dijkstra’s algorithm(finding shortest path) is very core of centrality evaluation. please refer to past post “centrality of network (graph theory)” 中心性を評価する過程で頻繁に使われるのがダイクストラ法(最短ルート検索)です。 ネットワークの中心性についてはこちらのポストも参照して下さい。

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シミュレーション Reaction-diffusion system 反応拡散系モデル

Reaction-diffusion system 反応拡散系モデル Reaction-diffusion.gh CA_neighbour module required イマイチダイレクトに論文の係数どおりにならないので、モデルの実装が正確かどうか怪しいですが、なんとなく現象は再現できているようです。係数の研究はこちら↓ http://mrob.com/pub/comp/xmorphia/pde-uc-classes.html http://www.aliensaint.com/uo/java/rd/ 「反応拡散」のうち「拡散 diffusion」 はよく使われる考え方なので、他のモデルにも応用できるかもしれません。この辺りを参考に ラプラス方程式  

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