【Processing / Java】Levy Walk と Boid アルゴリズムで創る
自律分散型ドローンシミュレーション技術解説

探索アルゴリズム・群行動モデル・状態遷移を組み合わせたJavaプログラミング活用ガイド

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💡 この記事で学べること
・確率的探索アルゴリズム「Levy Walk（レヴィウォーク）」の仕組みと特徴
・鳥の群れ行動モデル「Boid Rule（ボイドルール）」のベクトル合成手法
・Processing (Java) を使ったマルチエージェントシミュレーションのクラス設計と実装手順

1. はじめに：自律分散アルゴリズムの魅力

災害時の捜索や広いフィールドでのターゲット探索において、多数のドローン（またはエージェント）を中央の司令塔なしで協調動作させる「自律分散システム（Multi-Agent System / MAS）」が注目されています。

今回は、グラフィック描画とJavaコードの記述に優れたフレームワーク「Processing」を使用して、効率的な広域探索アルゴリズムと群誘導モデルを組み合わせたシミュレーションプログラムの作り方を詳しく解説します。

2. 要素技術の解説

① 確率的探索アルゴリズム：Levy Walk（レヴィウォーク）とは？

Levy Walkとは、移動距離の分布がべき乗則（Levy分布）に従う確率的なランダムウォークの一種です。

移動後の位置座標: pnew = p + l(cos θ, sin θ)
（※ 移動距離 l をレヴィ分布から抽出）

② 群運動モデル：Boid Rule（ボイドルール）とは？

1987年にクレイグ・レイノルズ氏が提案した、鳥の群れや魚の群泳の自然な動きをコンピュータ上で再現するための基本3原則です。

  1. Separation（離間）: 近づきすぎた仲間から離れて衝突を回避する力。
  2. Cohesion（結合）: 仲間が集まっている中心（重心）へ向かおうとする力。
  3. Alignment（整列）: 近隣の仲間と同じ速度・方向に合わせようとする力。

これら3つの方向ベクトルに重み付けをして合成（add()）することで、シンプルでありながら滑らかな群れ行動を生み出せます。

③ Processing (Java) によるシミュレーション環境

Processingは、Javaの文法をそのまま使って強力な2D/3Dグラフィックを描画できるビジュアルプログラミング環境です。PVector クラスが用意されており、2次元・3次元のベクトル計算（加算・減算・正規化・距離計算）が非常に直感的に記述できます。

3. シミュレーションプログラムの実装構造

プログラムはオブジェクト指向設計に基づき、以下のように状態遷移（有限オートマトン）を組み込んで設計します。

3.1 ドローンの役割（State）切り替え

4. Processing (Java) ソースコード解説

4.1 Boidルールのベクトル合成処理 (Unit.pde)

Processing の PVector を使って3つの力ベクトルを計算・合成するJavaコード例です。

// Boid アルゴリズムを適用して加速度ベクトルを計算するメソッド
PVector applyBoidRules(Unit[] units) {
    PVector alignment = align(units);                      // 1. 近隣ユニットとの整列
    PVector cohesion = seek(this.sharedInfo.vicPosition);  // 2. 目的位置（ターゲット）への結合
    PVector separation = separate(units);                  // 3. ユニット同士の離間

    // 各ルールの重みを調整
    alignment.mult(1.0);
    cohesion.mult(1.0);
    separation.mult(1.5); // 衝突防止の重みを少し強くする

    // 力をベクトル合成
    PVector steering = new PVector(0, 0);
    steering.add(alignment);
    steering.add(cohesion);
    steering.add(separation);

    // 最大速度で制限
    steering.limit(units_velocity);
    return steering;
}

4.2 離間力（Separation）の距離計算ロジック

// 近すぎる仲間から離れるベクトルを算出
PVector separate(Unit[] units) {
    PVector steering = new PVector(0, 0);
    int total = 0;

    for (Unit other : units) {
        float distance = position.dist(other.position); // PVectorの距離計算機能
        if (other != this && distance < radius && other.type.equals("Rescuer")) {
            PVector diff = PVector.sub(position, other.position); // 離れる方向ベクトル
            diff.div(distance); // 距離が近いほど強い力をかける
            steering.add(diff);
            total++;
        }
    }

    if (total > 0) {
        steering.div(total); // 平均化
        steering.setMag(units_velocity);
        steering.sub(velocity);
    }
    return steering;
}

5. シミュレーション検証結果

アルゴリズムの組み合わせによる探索・集結スピードの違いを、ステップ数（時定数 τ）で比較・測定した結果がこちらです。

シミュレーション条件 探索手法 Boid誘導 時定数 τ（集結時間） 評価・短縮率
パターン A Random Walk なし 599秒 基準値
パターン B Random Walk あり 430秒 約 28% 短縮
パターン C Levy Walk なし 459秒 約 23% 短縮
パターン D（ハイブリッド） Levy Walk あり 283秒 約 53% 大幅短縮（最速）

Levy Walkによる広域カバーと、ターゲット発見後のBoidモデルによる集結誘導を組み合わせることで、通常のランダムウォークに比べて半分以下の時間で全ドローンを目的場所に集結させられることが分かりました。

6. おわりに

Processing (Java) を使用すると、数理モデルやアルゴリズムの挙動を画面上で視覚的に確認しながら直感的にデバッグやパラメータ調整が行えます。ゲーム開発のAIやマルチロボット制御の実験にぜひ活用してみてください！

記事執筆: Enliru (Enliru's AI Lab)
検証環境: Processing 4.3.2 / Java 17