public Vector <double> Generate(Vector <double> init_op, ExtendRandom agent_gene_rand)
{
var op_dim_size = init_op.Count;
var init_belief_list = new List <double>();
var last_belief = 0.0;
var remain_belief = 1.0;
var bound_rate = 0.8;
var mu = remain_belief / op_dim_size;
double stddev = 0.1;
Vector <double> init_belief_vector = init_op.Clone();
switch (this.Mode)
{
case InitBeliefMode.NormalNarrow:
//stddev = mu / this.NarrowDimSize;
init_belief_list = agent_gene_rand.NextNormals(mu, stddev, op_dim_size - 1, bound_rate);
last_belief = remain_belief - init_belief_list.Sum();
last_belief = Math.Round(last_belief, 4);
init_belief_list.Add(last_belief);
break;
case InitBeliefMode.Normal:
stddev = mu / this.NormalDimSize;
init_belief_list = agent_gene_rand.NextNormals(mu, stddev, op_dim_size - 1, bound_rate);
last_belief = remain_belief - init_belief_list.Sum();
last_belief = Math.Round(last_belief, 4);
init_belief_list.Add(last_belief);
break;
case InitBeliefMode.NormalWide:
//stddev = mu / this.WideDimSize;
stddev = mu / this.NarrowDimSize;
init_belief_list = agent_gene_rand.NextNormals(mu, stddev, op_dim_size, bound_rate, 1, 0.5);
var sum = init_belief_list.Sum();
init_belief_list = init_belief_list.Select(b => Math.Round(b / sum, 4)).ToList();
//last_belief = remain_belief - init_belief_list.Sum();
//last_belief = Math.Round(last_belief, 4);
//init_belief_list.Add(last_belief);
break;
case InitBeliefMode.NoRandom:
var one_init_belief = remain_belief / op_dim_size;
one_init_belief = Math.Round(one_init_belief, 4);
init_belief_list = Enumerable.Repeat(one_init_belief, op_dim_size - 1).ToList();
last_belief = remain_belief - init_belief_list.Sum();
last_belief = Math.Round(last_belief, 4);
init_belief_list.Add(last_belief);
break;
default:
break;
}
for (int index = 0; index < init_belief_list.Count; index++)
{
init_belief_vector[index] = init_belief_list[index];
}
return(init_belief_vector);
}
public void Generate(ExtendRandom agent_network_rand, Agent agent)
{
var init_belief = this.MyInitBeliefGene.Generate(this.InitOpinion, agent_network_rand); //信念値生成器
agent.SetInitBelief(init_belief); //agentに各意見の信念値を設定
agent.SetSubject(this.MySubject);
agent.SetInitOpinion(this.InitOpinion);
agent.SetThreshold(this.OpinionThreshold);
}
public List <Message> SendMessages(List <Agent> sensor_agents, ExtendRandom update_step_rand, bool bad_sensor_mode, int sample_size = 1) //観測したセンサ，乱数生成器
{
List <Message> messages = new List <Message>(); //メッセージのリスト
foreach (var sensor_agent in sensor_agents) //観測したセンサ1つずつ
{
var agent_link = this.EnvironmentAgent.AgentLinks.Where(link => link.SourceAgent == sensor_agent || link.TargetAgent == sensor_agent).First(); //観測したセンサと環境エージェントのリンク
var opinion = this.EnvironmentAgent.Opinion.Clone(); //環境の意見コピー
opinion.Clear(); //初期化
if (bad_sensor_mode) //バッドセンサモードの時
{
if (!sensor_agent.IsBadSensor)
{
foreach (int i in Enumerable.Range(0, sample_size)) //0からsample_size(デフォで1)-1の間
{
int sample_index = -1; //初期化
if (sensor_agent.IsMalicious)
{
sample_index = this.MyMaliciousCustomDistribution.SampleCustomDistribution(update_step_rand);
}
else
{
sample_index = this.MyCustomDistribution.SampleCustomDistribution(update_step_rand); //閾値を乱数生成して，myDistributionを足し合わせてそれを超えたら
}
opinion[sample_index] += 1.0; //opinionの対象要素をインクリメント．おそらくそこで意見が形成されたことになる？
}
}
else
{
opinion[1] += 1.0;
}
}
else //確定で間違えるセンサがいないとき
{
foreach (int i in Enumerable.Range(0, sample_size)) //0からsample_size(デフォで1)-1の間
{
int sample_index = -1; //初期化
if (sensor_agent.IsMalicious)
{
sample_index = this.MyMaliciousCustomDistribution.SampleCustomDistribution(update_step_rand);
}
else
{
sample_index = this.MyCustomDistribution.SampleCustomDistribution(update_step_rand); //閾値を乱数生成して，myDistributionを足し合わせてそれを超えたら
}
opinion[sample_index] += 1.0; //opinionの対象要素をインクリメント．おそらくそこで意見が形成されたことになる？
}
}
messages.Add(new Message(this.EnvironmentAgent, sensor_agent, agent_link, opinion)); //from, to, link, (subject),opinionの順にそのままセット
}
return(messages);
}
public void SetRand(ExtendRandom update_step_rand)
{
this.UpdateStepRand = update_step_rand;
return;
}
public void Register(SeedEnum seed_enum, int seed)
{
ExtendRandom extended_random = new ExtendRandom(seed_enum, seed);
this.RandomDictionary[seed_enum] = extended_random;
}
public AgentNetwork SetRand(ExtendRandom agent_gene_rand) //ランダム生成器セット
{
this.AgentGenerateRand = agent_gene_rand;
return(this);
}
public void Generate(ExtendRandom agent_network_rand, List <Agent> agents, bool bad_sensor_mode, SensorArrangementEnum sensor_arrange, List <List <int> > communityList = null)
{
foreach (var agent in agents) //全てのエージェントを初期化
{
agent.SetSensor(false);
}
List <int> sensor_list = new List <int>();
int bad_sensor = -1;
if (communityList.Count != 0 && sensor_arrange == SensorArrangementEnum.Each) //ネットワークがコミュニティ構造を持つとき
{
int rest = 0;
if (this.SensorSize > communityList.Count) //コミュニティの数よりセンサの数の方が多いとき
{
for (var i = 0; i < this.SensorSize; i++)
{
//sensor_list = agents.Select(agent => agent.AgentID).OrderBy(id => agent_network_rand.Next()).Take(this.SensorSize).ToList();
var sensors = agents.Where(agent => communityList[i % communityList.Count].Contains(agent.AgentID)); //コミュニティのメンバー．センサ候補
var sensor = sensors.Select(agent => agent.AgentID).OrderBy(id => agent_network_rand.Next()).Take(1).ToList().First(); //一人センサを選ぶ
sensor_list.Add(sensor);
}
rest = this.SensorSize % communityList.Count;
}
else //コミュニティの数がセンサの数以下の時
{
for (var i = 0; i < this.SensorSize; i++)
{
//sensor_list = agents.Select(agent => agent.AgentID).OrderBy(id => agent_network_rand.Next()).Take(this.SensorSize).ToList();
var sensors = agents.Where(agent => communityList[i].Contains(agent.AgentID)); //コミュニティのメンバー．センサ候補
var sensor = sensors.Select(agent => agent.AgentID).OrderBy(id => agent_network_rand.Next()).Take(1).ToList().First(); //一人センサを選ぶ
sensor_list.Add(sensor);
}
}
if (bad_sensor_mode)
{
if (rest != 0)
{
while (true)
{
int candidate = agent_network_rand.Next(0, sensor_list.Count);
bool flag = false;
for (var j = 0; j < rest; j++)
{
if (candidate % communityList.Count == j)
{
flag = true;
}
}
if (!flag)
{
bad_sensor = candidate;
break;
}
}
}
else
{
bad_sensor = agent_network_rand.Next(0, sensor_list.Count);
}
agents.Where(agent => sensor_list[bad_sensor] == agent.AgentID).ToList().ForEach(agent => agent.SetBadSensor(true));
this.BadCommunityIndex = bad_sensor;
agents.Where(agent => communityList[bad_sensor].Contains(agent.AgentID)).ToList().ForEach(agent => agent.SetBadCommunity(true));
}
}
else //ネットワークがコミュニティ構造を持たないとき
{
sensor_list = agents.Select(agent => agent.AgentID).OrderBy(id => agent_network_rand.Next()).Take(this.SensorSize).ToList();
if (bad_sensor_mode)
{
bad_sensor = agent_network_rand.Next(0, sensor_list.Count);
agents.Where(agent => sensor_list[bad_sensor] == (agent.AgentID)).ToList().ForEach(agent => agent.SetBadSensor(true));
this.BadCommunityIndex = bad_sensor;
}
}
var malicious_sensor_list = sensor_list.OrderBy(id => agent_network_rand.Next()).Take(this.MaliciousSensorSize).ToList();
agents.Where(agent => sensor_list.Contains(agent.AgentID)).ToList().ForEach(agent => agent.SetSensor(true, false)); //センサエージェントに選ばれたエージェントをセンサとして認定
agents.Where(agent => malicious_sensor_list.Contains(agent.AgentID)).ToList().ForEach(agent => agent.SetSensor(true, true)); //誤情報センサに選ばれたエージェントを認定
}