Update app.py

app.py

@@ -1,328 +0,0 @@
-# boids_streamlit_advanced.py
-
-import streamlit as st
-import numpy as np
-import plotly.graph_objects as go
-import time
-
-# Boidクラスの定義
-class Boid:
-    def __init__(self, position, velocity):
-        self.position = np.array(position, dtype='float64')
-        self.velocity = np.array(velocity, dtype='float64')
-        self.acceleration = np.zeros(2, dtype='float64')
-        self.history = []
-
-    def update(self, boids, width, height, params):
-        self.flock(boids, params)
-        self.velocity += self.acceleration
-        speed = np.linalg.norm(self.velocity)
-        if speed > params['max_speed']:
-            self.velocity = (self.velocity / speed) * params['max_speed']
-        self.position += self.velocity
-        self.acceleration = np.zeros(2, dtype='float64')
-
-        # 画面端でのラッピング
-        self.position[0] = self.position[0] % width
-        self.position[1] = self.position[1] % height
-
-        # 履歴に現在の位置を追加
-        if params['draw_trail']:
-            self.history.append(self.position.copy())
-            if len(self.history) > params['max_history']:
-                self.history.pop(0)
-
-    def flock(self, boids, params):
-        self.acceleration = np.zeros(2, dtype='float64')
-        self.fly_towards_center(boids, params)
-        self.avoid_others(boids, params)
-        self.match_velocity(boids, params)
-        self.limit_speed(params)
-        self.avoid_boundaries(width=params['width'], height=params['height'], params=params)
-
-    def fly_towards_center(self, boids, params):
-        centering_factor = params['centering_factor']
-        center_x = 0.0
-        center_y = 0.0
-        num_neighbors = 0
-
-        for other in boids:
-            if other is not self and self.distance(other) < params['visual_range']:
-                center_x += other.position[0]
-                center_y += other.position[1]
-                num_neighbors += 1
-
-        if num_neighbors > 0:
-            center_x /= num_neighbors
-            center_y /= num_neighbors
-            direction = np.array([center_x, center_y]) - self.position
-            self.acceleration += centering_factor * direction
-
-    def avoid_others(self, boids, params):
-        min_distance = params['min_distance']
-        avoid_factor = params['avoid_factor']
-        move = np.zeros(2, dtype='float64')
-
-        for other in boids:
-            if other is not self and self.distance(other) < min_distance:
-                move += self.position - other.position
-
-        if np.linalg.norm(move) > 0:
-            move = move / np.linalg.norm(move) * avoid_factor
-            self.acceleration += move
-
-    def match_velocity(self, boids, params):
-        matching_factor = params['matching_factor']
-        avg_velocity = np.zeros(2, dtype='float64')
-        num_neighbors = 0
-
-        for other in boids:
-            if other is not self and self.distance(other) < params['visual_range']:
-                avg_velocity += other.velocity
-                num_neighbors += 1
-
-        if num_neighbors > 0:
-            avg_velocity /= num_neighbors
-            self.acceleration += matching_factor * (avg_velocity - self.velocity)
-
-    def limit_speed(self, params):
-        speed = np.linalg.norm(self.velocity)
-        if speed > params['max_speed']:
-            self.velocity = (self.velocity / speed) * params['max_speed']
-
-    def avoid_boundaries(self, width, height, params):
-        margin = params['boundary_margin']
-        turn_factor = params['boundary_turn_factor']
-
-        if self.position[0] < margin:
-            self.acceleration[0] += turn_factor
-        elif self.position[0] > width - margin:
-            self.acceleration[0] -= turn_factor
-
-        if self.position[1] < margin:
-            self.acceleration[1] += turn_factor
-        elif self.position[1] > height - margin:
-            self.acceleration[1] -= turn_factor
-
-    def distance(self, other):
-        return np.linalg.norm(self.position - other.position)
-
-# シミュレーションパラメータ
-params = {
-    'num_boids': 100,
-    'visual_range': 75.0,
-    'min_distance': 20.0,
-    'centering_factor': 0.005,
-    'avoid_factor': 0.05,
-    'matching_factor': 0.05,
-    'max_speed': 15.0,
-    'draw_trail': False,
-    'max_history': 50,
-    'width': 800,
-    'height': 600,
-    'boundary_margin': 100.0,
-    'boundary_turn_factor': 0.05
-}
-
-# Streamlitのサイドバーでパラメータを調整
-st.sidebar.title("Boids Simulation Parameters")
-params['num_boids'] = st.sidebar.slider("Number of Boids", 10, 300, 100)
-params['visual_range'] = st.sidebar.slider("Visual Range", 10.0, 200.0, 75.0)
-params['min_distance'] = st.sidebar.slider("Minimum Separation Distance", 5.0, 100.0, 20.0)
-params['centering_factor'] = st.sidebar.slider("Centering Factor", 0.001, 0.02, 0.005)
-params['avoid_factor'] = st.sidebar.slider("Avoidance Factor", 0.01, 0.1, 0.05)
-params['matching_factor'] = st.sidebar.slider("Matching Factor", 0.01, 0.1, 0.05)
-params['max_speed'] = st.sidebar.slider("Maximum Speed", 5.0, 30.0, 15.0)
-params['draw_trail'] = st.sidebar.checkbox("Draw Trails")
-if params['draw_trail']:
-    params['max_history'] = st.sidebar.slider("Trail Length", 10, 100, 50)
-params['boundary_margin'] = st.sidebar.slider("Boundary Margin", 50.0, 300.0, 100.0)
-params['boundary_turn_factor'] = st.sidebar.slider("Boundary Turn Factor", 0.01, 0.2, 0.05)
-
-# シミュレーション画面サイズ
-width, height = 800, 600
-params['width'] = width
-params['height'] = height
-
-# Boidsの初期化
-boids = []
-for _ in range(params['num_boids']):
-    position = [np.random.uniform(0, width), np.random.uniform(0, height)]
-    angle = np.random.uniform(0, 2 * np.pi)
-    velocity = [np.cos(angle), np.sin(angle)]
-    boids.append(Boid(position, velocity))
-
-# Plotlyのグラフ設定
-fig = go.Figure(
-    layout=go.Layout(
-        xaxis=dict(range=[0, width], autorange=False, showgrid=False, zeroline=False),
-        yaxis=dict(range=[0, height], autorange=False, showgrid=False, zeroline=False),
-        width=width,
-        height=height,
-        margin=dict(l=0, r=0, t=0, b=0)
-    )
-)
-
-# Boidsの初期位置をプロット
-scatter = go.Scatter(
-    x=[boid.position[0] for boid in boids],
-    y=[boid.position[1] for boid in boids],
-    mode='markers',
-    marker=dict(size=8, color='blue')
-)
-
-fig.add_trace(scatter)
-
-# トレイル用のトレース
-if params['draw_trail']:
-    trail_scatter = go.Scatter(
-        x=[],
-        y=[],
-        mode='lines',
-        line=dict(color='rgba(0,0,255,0.2)', width=1),
-        showlegend=False
-    )
-    fig.add_trace(trail_scatter)
-
-# Streamlitのタイトル
-st.title("Boids Simulation with Streamlit and Plotly")
-
-# 説明セクション
-st.header("群れアルゴリズムBoidsの数学的背景")
-
-st.markdown(r"""
-### **Boidsアルゴリズムの概要**
-
-Boidsアルゴリズムは、Craig Reynoldsによって1986年に提案された群れ行動のシミュレーション手法です。各エージェント（Boid）は単純なルールに従うことで、複雑な群れ行動を再現します。基本的な3つのルールは以下の通りです：
-
-1. **分離（Separation）**: 隣接するBoidから適切な距離を保ち、衝突を避ける。
-2. **整列（Alignment）**: 隣接するBoidの平均速度に自身の速度を合わせる。
-3. **結合（Cohesion）**: 隣接するBoidの中心に向かって移動する。
-
-### **数式によるモデルの定義**
-
-Boidsの動作は、各エージェントの位置ベクトル \(\mathbf{p}_i(t)\) と速度ベクトル \(\mathbf{v}_i(t)\) で表されます。時間 \(t\) におけるエージェント \(i\) の位置と速度は、以下の微分方程式で記述されます：
-
-\[
-\frac{d\mathbf{p}_i(t)}{dt} = \mathbf{v}_i(t)
-\]
-
-\[
-\frac{d\mathbf{v}_i(t)}{dt} = \mathbf{a}_i(t)
-\]
-
-ここで、加速度 \(\mathbf{a}_i(t)\) は以下の3つの力の合成です：
-
-\[
-\mathbf{a}_i(t) = \mathbf{a}_{\text{separation}} + \mathbf{a}_{\text{alignment}} + \mathbf{a}_{\text{cohesion}}
-\]
-
-#### **1. 分離（Separation）**
-
-Boidが他のBoidと衝突しないようにするための力。エージェント \(i\) と近傍エージェント \(j\) との間の距離を \(d_{ij}\) とすると、分離力 \(\mathbf{a}_{\text{separation}}\) は以下のように定義されます：
-
-\[
-\mathbf{a}_{\text{separation}} = \sum_{j \in N(i)} \frac{\mathbf{p}_i - \mathbf{p}_j}{d_{ij}^2}
-\]
-
-ここで、\(N(i)\) はBoid \(i\) の近傍にいるBoidの集合です。
-
-#### **2. 整列（Alignment）**
-
-Boidが周囲のBoidと同じ方向に移動するようにするための力。近傍Boidの平均速度 \(\mathbf{v}_{\text{avg}}\) を計算し、Boid \(i\) の速度をそれに合わせるための力は以下の通りです：
-
-\[
-\mathbf{a}_{\text{alignment}} = \frac{\mathbf{v}_{\text{avg}} - \mathbf{v}_i}{\tau}
-\]
-
-ここで、\(\tau\) は調整パラメータです。
-
-#### **3. 結合（Cohesion）**
-
-Boidが周囲のBoidの中心に向かって移動するようにするための力。近傍Boidの中心 \(\mathbf{C}_{\text{avg}}\) を計算し、Boid \(i\) がそこに向かうための力は以下の通りです：
-
-\[
-\mathbf{a}_{\text{cohesion}} = \frac{\mathbf{C}_{\text{avg}} - \mathbf{p}_i}{\sigma}
-\]
-
-ここで、\(\sigma\) は調整パラメータです。
-
-### **アルゴリズムの更新ルール**
-
-各Boidの位置と速度は、離散的な時間ステップ \( \Delta t \) に基づいて更新されます。更新ルールは以下のようになります：
-
-\[
-\mathbf{v}_i(t + \Delta t) = \mathbf{v}_i(t) + \mathbf{a}_i(t) \Delta t
-\]
-
-\[
-\mathbf{p}_i(t + \Delta t) = \mathbf{p}_i(t) + \mathbf{v}_i(t + \Delta t) \Delta t
-\]
-
-これらの式に基づき、各Boidは分離、整列、結合の力を計算し、それに基づいて速度と位置を更新します。
-
-### **追加機能の説明**
-
-本シミュレーションでは、以下の追加機能を���装しています：
-
-1. **境界回避（Boundary Avoidance）**: シミュレーション領域の端にBoidが近づくと、Boidが逆方向に加速度を受けて領域内に留まるようにします。これにより、Boidが画面外に出ることを防ぎます。
-
-2. **トレイル描画（Trail Drawing）**: Boidの過去の位置をトレイルとして表示し、動きの軌跡を視覚化します。これにより、Boidの動きのパターンを追跡することが容易になります。
-
-### **パラメータの追加とその役割**
-
-- **Boundary Margin (\(M\))**: シミュレーション領域の端からBoidが回避を開始する距離。
-- **Boundary Turn Factor (\(\gamma\))**: 境界回避力の強さを調整する係数。
-
-これらのパラメータにより、Boidが領域の端に近づいた際の挙動を細かく制御できます。
-
-""")
-
-# アニメーションの表示領域
-animation_placeholder = st.empty()
-
-# アニメーションの実行
-frame_rate = 30  # フレームレート (FPS)
-sleep_time = 1.0 / frame_rate
-
-# リセットボタンの追加
-if st.sidebar.button("Reset Simulation"):
-    boids = []
-    for _ in range(params['num_boids']):
-        position = [np.random.uniform(0, width), np.random.uniform(0, height)]
-        angle = np.random.uniform(0, 2 * np.pi)
-        velocity = [np.cos(angle), np.sin(angle)]
-        boids.append(Boid(position, velocity))
-
-# アニメーションの実行ループ
-while True:
-    # Boidsの更新
-    for boid in boids:
-        boid.update(boids, width, height, params)
-
-    # Boidsの位置データを更新
-    scatter.x = [boid.position[0] for boid in boids]
-    scatter.y = [boid.position[1] for boid in boids]
-
-    # トレイルの更新
-    if params['draw_trail']:
-        trail_x = []
-        trail_y = []
-        for boid in boids:
-            trail_x.extend([pos[0] for pos in boid.history])
-            trail_y.extend([pos[1] for pos in boid.history])
-        trail_scatter.x = trail_x
-        trail_scatter.y = trail_y
-
-    # グラフの更新
-    fig.data[0].x = scatter.x
-    fig.data[0].y = scatter.y
-    if params['draw_trail']:
-        fig.data[1].x = trail_scatter.x
-        fig.data[1].y = trail_scatter.y
-
-    # アニメーション表示
-    animation_placeholder.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-
-    # フレームレート調整
-    time.sleep(sleep_time)