Stepinski
Il termine "Stepinski" si riferisce ad un algoritmo di selezione casuale stratificata (stratified random sampling) utilizzato, in particolare, nel contesto della generazione procedurale di terreni e più in generale, nella distribuzione di oggetti su una superficie. L'obiettivo principale dell'algoritmo di Stepinski è quello di generare una distribuzione spaziale di punti (che rappresentano, ad esempio, montagne, alberi o città) che appaia naturalmente disomogenea e non eccessivamente uniforme.
L'approccio di Stepinski si basa sulla divisione dell'area di interesse in strati gerarchici, o livelli di risoluzione. A ciascun livello, l'algoritmo applica una procedura di campionamento casuale ponderata, favorendo le aree con bassa densità di punti esistenti. Questo crea un effetto di clustering, in cui i punti tendono a raggrupparsi, formando strutture più complesse rispetto ad una distribuzione puramente casuale.
Caratteristiche chiave:
- Stratificazione: L'area è divisa in strati gerarchici, spesso utilizzando una struttura quadtree. Questa strutturazione%20gerarchica permette un controllo fine sulla densità e la distribuzione dei punti a diverse scale.
- Campionamento casuale ponderato: Ad ogni livello, viene eseguito un campionamento%20casuale in cui la probabilità di selezionare una specifica area è inversamente proporzionale alla densità dei punti già presenti in quell'area. Questo favorisce la creazione di aree a bassa densità.
- Parametri: L'algoritmo di Stepinski prevede tipicamente diversi parametri che influenzano il risultato finale, come il numero di livelli di stratificazione, i pesi utilizzati nel campionamento casuale, e la densità target di punti. Questi parametri permettono di controllare la "naturalezza" e la complessità della distribuzione generata.
Vantaggi:
- Genera distribuzioni spaziali visivamente accattivanti e non uniformi.
- Relativamente semplice da implementare.
- Offre un buon controllo sulla densità e la distribuzione complessiva degli oggetti.
Svantaggi:
- Può richiedere un'attenta calibrazione dei parametri per ottenere risultati ottimali.
- Può essere computazionalmente costoso per aree molto grandi e con un'alta densità di punti.
Utilizzi comuni:
- Generazione procedurale di terreni (montagne, colline, ecc.).
- Distribuzione di risorse in giochi.
- Creazione di mappe con caratteristiche geografiche realistiche.
- Simulazioni ambientali.