Question

我想在开始实施之前检查一下我的理论。

常量：

m =顶点质量（全部相同 - 可能将其设置为节点半径）
k =恒定边缘力。
l =“能量最小状态”边缘的长度。

变量：

d =两个顶点之间的距离。
cl =当前边缘长度。

理论值： 每个顶点在每个其他顶点上都有一个排斥力：m / (d^2)。对于每个边缘，它表现出一个力，两个顶点将它们“拖动”在方向上以使边缘达到“能量最小状态”;所以每个顶点：-k * ((l - cl) / 2)。

伪代码：

until energy minimal state
   for each vertex v1
      for each vertex v2
         if v1 != v2
            v1.velocity += m / square_distance (v1, v2)
         endif
      end
   end
   for each edge e
      e.v1.velocity += -k * (delta_min_energy_len (e) / 2)
      e.v2.velocity += -k * (delta_min_energy_len (e) / 2)
   end
   for each vertex v
      v.position += (v.velocty * dampening_constant)
   end                
end

评论：这会有用吗？我应该将m和k设置为什么？

Answer 1

你说的是正确的。你的术语/物理学有点偏离：你所谓的质量和“k”有点混淆了最好被称为“电荷”（对于反平方律排斥）和“弹簧常数”胡克的法律吸引力。

正如对你的问题的评论回答所指出的，你确实需要一些实际上从系统中获取能量的阻尼，否则它只会振荡将势能转化为动能并永远回归。更糟糕的是，如果你不小心，模拟精度问题很容易导致能量无限增加，模拟“变得疯狂”。

这个wikipedia article有一些很好的伪代码，你会发现它与你的代码非常相似，但是上面提到了这些要点（尽管注意到即使伪代码在加速度计算中缺少一个按质量分数;参见页面的讨论）。

您还需要考虑一下您将开始模拟的初始分布，以及您如何关注如果存在（可能）更好的全局最小值而陷入局部最小值的可能性。这些要点是相关的;很大程度上取决于图表的拓扑结构。如果它是一棵简单的树，你可以轻松获得一个漂亮的布局。如果它有很多循环和结构......祝你好运。

Answer 2

我不会为每个顶点选择相同的m。相反，我会使它与其连接的其他顶点的数量成比例。这样，图形的四肢飞得更远，而不是高度连接的图形。

我不知道k。

图论 - 基于力的自动布局算法

2 个答案: