応用プロジェクト後半 第3回 (12/15) 担当：奥田先生

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1 応用プロジェクト後半 第3回 (12/15) 担当：奥田先生

2 今後の予定 第１回（11/24） 環境構築 第２回（12/1） サンプル実行 第３回（12/15） サンプル実行
第１回（11/24） 環境構築 第２回（12/1） サンプル実行 第３回（12/15） サンプル実行 サンプル読解（長い）・最終テーマ案 第４回（12/22） SAGSの操作 データ探しの課題 第５回（1/5） 探したデータでSim. 第６回（1/20） 発表会 最終レポート　数枚。

3 課題について Sample9_FCVDiffussionSimulationを実行し、ソースの解説を つける
日本における自動車の普及予測（燃料電池自動車、ハイブ リッド車、ガソリン車、ディーゼル車、電気自動車）をMADSで 実装しようとするとき、自分なりのシミュレーションシナリオを 考えて、その際どんなデータが必要なのか考察 　件名：応用プロジェクトレポート1 ﾒｰﾙ文面：学籍番号、名前 　締切：12/29 23:59 　分量：A4１～２枚程度 ﾌｧｲﾙ名：応用プロジェクトレポート1_学籍番号_名前

4 本日の内容 SampleSimulation 6,7,9 を実行，中身を読む プログラムの簡単な解説
資料　（下記ページからmanual3.doc） tokyo.ac.jp/lectures/pukiwiki/index.php?FrontPage プログラムの簡単な解説 簡単な問題を出すのでコーディングして下さい（これが終 われば帰ってよし） 暇な人はサンプル9の読解（課題）へ

5 詳しく知りたい人 mads-○×.jar／ sags-○×.jarファイルを解凍してeclipse 等で見てみると継承関係とかオーバーライド関係とか、 どのクラスのどのメソッドを使ってるのかわかりますよ Manual3.doc にも入手方法は書いてある。

6 作業 Manual1.docに倣い、Sample6,7,9を実行 読解の課題もあるので簡単にプログラムの解説もします
SAGS,Eclipse起動 新規プロジェクト作成 Tutorialからサンプルをコピペ Javaアプリケーションの実行設定を新たに作成（メイン・ 引数・クラスパス） ビルドパスの設定 Ctrl + F11

7 SampleSimulation6の結果

8 SampleSimulation6 これらは何者か？
public class Sample6_Networks extends ASimulationAgent { public void doWork(){ NetworkGenerator gridGenerator = new TwoDimLatticeGenerator(5, false); ServiceNetworkFunction snfGrid = gridGenerator.generateNetwork(); snfGrid.plot(0, "2D Grid"); ServiceNetworkFunction snfSmWorld = (new WattsSmallWorldNetworkGenerator(25, 0.1, 4)).generateNetwork(); snfSmWorld.plot(0, "Small world network"); }

9 ASimulationAgent - madsで中核を担うクラス
public abstract class ASimulationAgent extends Agent{ 抽象クラスASimulationAgentはJADEのAgentクラスを継承している （参考：JavaAgentDEvelopmentFramework ⇒ dade.tilab.com） public abstract void doWork(); 　 抽象メソッドdoWork()は定義・呼び出し方だけ決めてある。中身は空っぽ。 … 実行用クラス。Thread実行にはrun()メソッドが中で必要 class WorkThread extends java.lang.Thread{ public void run(){ doWork(); } 継承とは？…サブクラスはスーパークラスの変数定義やメソッドなどを受け継ぐ。 抽象クラスASimulationAgent…具体的な記述を行わずに共通部分だけ設計して、詳細は各々のサンプルで

10 SampleSimulation6 残りの部分
public class Sample6_Networks extends ASimulationAgent　{ public void doWork(){ NetworkGenerator gridGenerator = new TwoDimLatticeGenerator(5, false); ServiceNetworkFunction snfGrid = gridGenerator.generateNetwork(); snfGrid.plot(0, "2D Grid"); ServiceNetworkFunction snfSmWorld = (new WattsSmallWorldNetworkGenerator(25, 0.1, 4)).generateNetwork(); snfSmWorld.plot(0, "Small world network"); }

11 SampleSimulation6 NetworkGenerator gridGenerator = new TwoDimLatticeGenerator(5, false); ①参照型変数の型はNetworkGenerator，二次元格子クラスのインスタンス化 TwoDimLatticeGeneratorはinterface NetworkGeneratorをimplementsしている， 抽象メソッドgenerateNetwork()の中身を定義している ServiceNetworkFunction snfGrid = gridGenerator.generateNetwork(); ②ネットワーク生成 edu.uci.ics.jung.random.generatorsから。 om/generators/Lattice2DGenerator.java snfGrid.plot(0, "2D Grid"); ③ ServiceNetworkFunction クラス中のplotで描画 mads.plot.ServiceFunctionPlotにスーパークラスがある 格子サイズ，円形にするか否か ↓

12 ネットワークモデルについて詳しく知りたい人
増田直紀,今野紀雄,“複雑ネットワーク　基礎から応用まで”, 近代科学社,（2010） グラフ理論の基礎的な部分から始まり、様々なネットワークモ デルが紹介されている。 スモールワールドはミルグラムの実験に見る６次の隔たり、 スケールフリーはBAモデルのような次数分布のべき則

13 Javaの強い人になるために Javaのオブジェクト指向入門 Java Code Conventions デザインパターン
Java Code Conventions デザインパターン Reference ja.html

14 SampleSimulation7 こんな結果が出てくる

15 SampleSimulation7　中身 ServiceNetworkFunction snfGrid = (new TwoDimLatticeGenerator(N, false)).generateNetwork(); int[] initialState = RandomInitialState.generateArray(N*N, new int[]{-1, 1}, new int[]{50,50}); Strategy isingStrategy = new Ising(Temperature); SocialInteractionSimulation isingSimulation = new SocialInteractionSimulation(snfGrid, isingStrategy, initialState, null); SocialInteractionSimulationResult result = isingSimulation.runRandomized(0, 1000, 1); ServiceFunction sfSpinDown = result.getStateEvolution(-1); sfSpinDown.plot("Percent (%)", "Spin-down evolution");

16 SampleSimulation7　中身 ServiceNetworkFunction snfGrid = (new TwoDimLatticeGenerator(N, false)).generateNetwork(); ①前サンプルと同様にネットワーク生成 N*Nの二次元格子 int[] initialState = RandomInitialState.generateArray(N*N, new int[]{-1, 1}, new int[]{50,50}); ②初期状態を与える {-1,1}を半々の割合で。 Strategy isingStrategy = new Ising(Temperature); ③イジングモデルという物理モデルを選択‐元の状態と他の状態で隣接格子とやり 取りして得られるエネルギーが小さければ状態をかえる SocialInteractionSimulation isingSimulation = new SocialInteractionSimulation(snfGrid, isingStrategy, initialState, null); ④シミュレーション実行（サービス関数、戦略、初期状態） あとは結果出力のためのなんたら

17 SampleSimulation9　結果

18 SampleSimulation9 中身 ５２～１５０ パラメータの設定 １５８～２９７ sagsからデータ読み込み＋整形
５２～１５０ パラメータの設定 １５８～２９７ sagsからデータ読み込み＋整形 ３０１～３４３ PRODUCTS ガソリン車、ハイブリッド車、燃料電池車（FCV） ３４７～３８８ SUPPLIERS ガソリン車、ハイブリッド車、燃料電池車（FCV）、H2-station ３９１～４８３ CONSUMERS Rich , veryRich , EarlyAdopter , etc. WattsSmallWorldNetowork ４８３～５０２ SIMULATION ComplexInteractionSimulation(consumers, snfComsumers, suppliers, snfSuppliers) ５０５～ RESULTS

19 SampleSimulation9 中身 長いので頑張って読解してください
開発されたシステムにしてはかなり丁寧にコメントが書い てある方なので、英語を読めばある程度分かった気分に なれます。英語は誤字が比較的多い 「MADSに関する情報ページ」→「Download」→「MADS Source - ZIP archive」

20 問題1 Practice1_Statistics.javaを作成 Sample3のガウス分布(sf1)をプロット
ServiceFunctionを用いて傾き ，y切片0.020 の直線(sf2)をプロット 上記2つのServiceFunctionの差分(sf3=sf2-sf1)をプ ロット．(グラフタイトルもそれぞれ変更する) sf3の平均値，最小値をコンソールに出力 ※Gaussianの定義に注意

21 問題2 Practice2_NetworkGraphs.javaを作成 ServiceNetworkFunctionを用いる
KleinbergSmallWorldNetworkGenerator， EppsteinPowerLawGeneratorクラスを用いてそれぞ れのグラフを出力させる 引数は任意に指定してよい ※どうやらBAモデルは進化を使えなさそう edu.uci.ics.jung.random.generators

22 終わったら お疲れ様です 今日は終了です