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The range of pedestrian frequency and quantity follows a logistic law often observed in transportation. Nevertheless, the model exploration is limited by technical issues. When the number of agents increases too much over , simulations slow down and freeze. It is the consequence of the NetLogo 4. Nevertheless, it is a useful framework to quickly develop models, to test a hypothesis, and to change the model structures and rules. On the first network, the three destination places are close to each other.

Nom:netlogo 5
Format:Fichier D’archive
Système d’exploitation:Windows, Mac, Android, iOS
Licence:Usage Personnel Seulement
Taille:34.62 MBytes



On va essayer de modéliser un système de gestion de ressources en NetLogo. Faire évoluer l'environnement a Dans un premier temps on va faire "pousser" des ressources dans un environnement.. Pour cela on va supposer que les patches peuvent faire pousser de l'herbe On supposera que chaque parcelle de terrain représentée par un patch peut être soit pleine d'herbe verte , soit déserte noir. On va supposer que l'herbe repousse naturellement chaque patch disposant de sa propre vitesse de croissance.

Dans un premier temps, on suppose que les patches n'ont que deux états: l'état 'plein d'herbes' et l'état 'désert'. Mais le temps de passage de l'état désert à l'état 'herbe' dépend d'un compteur de temps 'cpt-temps', propre à chaque patch, qui indiquera le temps qu'il lui reste à attendre avant de passer de l'état 'désert' à l'état 'herbeux' et inversement. Ce compteur est initialisé à une valeur 'cpt-temps-init' laquelle est définie de manière aléatoire pour chaque patch par une valeur entre 1 et 'temps-croissance-max' qui sera associé à un slider.

Le diagramme de classe du patch est le suivant: Le principe est le suivant: à l'initialisation, le patche est dans l'état 'desert' couleur noire. On calcule une valeur initiale pour cpt-temps-init. Puis on met cette valeur initiale dans cpt-temps. A chaque pas on décrémente le compteur cpt-temps. Lorsque cpt-temps est à zéro on change l'état du patch qui passe alors à 'prairie' , puis on réaffecte la valeur cpt-temps-init à la variable cpt-temps et on continue.

Lorsque cpt-temps arrive à zéro, le patche passe dans l'état 'desert', etc.. Implémentez de tels patches Note: dans la version 5 de NetLogo il est important de mettre une instruction 'clear-all' au début et un 'reset-ticks' à la fin de votre procédure d'initialisation setup.

Cela donne donc ceci: to setup clear-all Cet attribut sera incrémenté à chaque fois que le compteur cpt-temps revient à zéro. On attribuera une valeur maximum pour la taille des plantes taille-plante-max qui sera associée à un slider par exemple entre 50 et Pour visualiser la taille des plantes, on pourra utiliser la fonction scale-color de NetLogo qui retourne une couleur proportionnelle à une valeur aller regarder sa définition dans le manuel de programmation de NetLogo.

Par exemple, pour mettre la couleur d'un patche en correspondance avec la valeur de l'attribut 'taille-plante', quelque chose comme cela devrait faire l'affaire Attention: c'est juste une proposition: essayez avec d'autres valeurs que 70 et faites en sorte ensuite que le gradient de couleur soit relié à la taille maximale des plantes taille-plante-max tout en conservant une belle couleur verte sur les patches. On supposera que lorsque la valeur de l'attribut taille-plante est à taille-plante-max le patch voit la taille des plante décroire, et quand elle arrive à zéro ou négatif , le patch devient désert et il recontinue sa croissance ensuite.

Créer des consommateurs de ressources On fait maintenant venir des vaches qui viennent brouter l'herbe. On suppose qu'une vache prend un peu de la valeur de taille-plante, c'est à dire qu'elle diminue la quantité d'herbe qui se trouve sur un patche.. Chaque fois qu'une vache tombe sur un patche vert, elle diminue sa valeur taille-plante d'une valeur consommation-vache qui est définie de manière globale c'est un paramètre auquel on associe un slider. Evidemment l'herbe repousse ensuite. Faites en sorte que les vaches se déplacent aléatoirement et broutent..

Voyez ce qui se passe en fonction des paramètres temps-croissance et consommation-vache.. Qui va gagner de l'herbe ou des vaches? Visualiser la quantité totale de vaches et d'herbe à l'aide d'un moniteur d'interface de type 'plot'. Note: pour visualiser une courbe sous NetLogo : à la fin de la procédure to go, ajouter la ligne suivante: update-plots Et créez un "plot" comme on crée un bouton et dans le pen le crayon "default" dont vous pouvez changer le nom en "herbe" par exemple , écrivez l'expression suivante plot sum [taille-plante] of patches Cela signifie qu'à chaque tour, il affiche dans le "plot", pour la courbe "herbe", la totalité d'herbe qui existe dans votre terrain..

Pour plus d'informations sur la manière de visualiser une courbe sous NetLogo, voir la documentation de l'interface de NetLogo. Troupeaux de vaches Faites en sorte que vos vaches se déplacent en troupeau..

Utilisez la technique que vous avez mis au point lors de la poursuite des reines par les abeilles. Faites un "taureau" et un ensemble de vaches qui le suivent comme pour les reines et les abeilles. En même temps qu'elles avencent et suivent le taureau, elles se repaissent de l'herbe qu'elles croisent..

Voyez l'évolution de votre terrain en fonction du déplacement des vaches.. Prédateurs a On crée maintenant un ensemble de prédateurs, des lions, qui viennent manger les vaches ils ne mangent pas les taureaux!! Attention, même s'il y a plusieurs vaches sur le même patch, il ne doit en manger qu'une!!

Regardez dans la doc la définition de other et de turtles-here. La primitive pour tuer un agent est 'die'. On suppose d'abord qu'ils disposent tous les deux d'une variable énergie qui est décrémentée à chaque tick à chaque pas de temps.

Cette valeur est incrémentée lorsque les vaches mangent l'herbe elles prennent un certain quota d'énergie à chaque fois qu'elles prennent de l'herbe et lorsque les lions mangent les vaches les lions prennent un certain quota d'énergie à chaque fois qu'ils mangent une vache. Ces quotas d'énergie correspondent à des paramètres gain-brouter pour les vaches et gain-devorer pour les lions.

On suppose qu'ils se reproduisent de manière aléatoire, ce nombre aléatoire étant pris dans l'étendue On suppose aussi que la valeur énergétique d'un animal est divisée par deux lorsqu'il se reproduit. En NetLogo, la commande hatch 1 [ Jouez un peu avec les variables et observez l'évolution de votre monde dans lequel de l'herbe pousse, des vaches et des lions évoluent A l'école des dieux, savez vous créer un monde qui perdure?

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Cette plateforme peut être décrite comme étant un micromonde de programmation. Officiellement, elle est définie comme un environnement de modélisation programmable permettant de simuler des phénomènes naturels et sociaux. Le logiciel est particulièrement adapté pour la modélisation de systèmes complexes évoluant dans le temps. Cela permet d'explorer le lien entre le comportement au niveau micro des individus et les modèles au niveau macro qui résultent de l'interaction de nombreux individus. Netlogo est utilisé à des fins de recherche ainsi qu'à diverses fins éducatives. Parmi celles-ci, on trouve l' introduction à la programmation , la pensée computationnelle , la simulation , la construction de modèles et la compréhension de phénomènes complexes au moyen de modèles dans de nombreux domaines différents. La plateforme est continuellement en développement au Center for Connecting Learning CCL les personnes qui ont fourni StartLogoT et alimente le système de simulation participatif Hubnet.

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Voir les détails produits À propos La simulation spatiale à base d'agents a connu un essor considérable au sein de la communauté scientifique, mais également auprès de nombreuses disciplines de sciences sociales. Les modèles agents sont tout aussi bien des outils de compréhension, de prospection et de scénarisation, que des médias de l'échange interdisciplinaire. Proposant une approche méthodologique au travers d'un exemple fil rouge inspirée d'une problématique réelle en épidémiologie, cet ouvrage étudie la modélisation à base d'agents des phénomènes spatialisés ainsi que les possibilités d'exploration de modèles agent offertes par la plateforme NetLogo modèles agrégés, systèmes dynamiques, systèmes multi-acteurs. Guide pédagogique, il s'appuie sur des techniques reconnues de modélisation et de prospection via des méthodes d'exploration et de scénarisation par simulation participative.

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Navigation

Primitives agents Tourner à droite Right Turn , tourner à gauche Left Turn , avancer ForwarD : rt angleEnDegrés lt angleEnDegrés fd distanceNombreRéel S'orienter vers un agent ou un patch s'orienter vers l'agent contenu dans la variable agentCible, s'orienter vers le patche aux coordonées 0 0 : face agentCible face patch-at 0 0 2. Clickez le bouton Setup, Puis le bouton Go, ajustez le slider de vitesse de simulation en haut de la fenetre. Changer la forme des tortues commande set-default-shape et le nom des formes se trouve dans l'éditeur de formes shapes accessible depuis le menu 'tools'. Changer la couleur du fond: note, pour cela il faut demander à tous les patches de prendre une certaine couleur ask patches [set pcolor green] Ajouter des comportements spécifiques: faites en sorte que les tortues avancent de manière carrée ou bien en faisant des polygones.. Attention: les coordonnées sont polaires. Les tortues peuvent laisser une marque sur le sol en bougeant commande pen-down pour que le "pinceau" associé à la tortue se pose et pen-up pour qu'il se relève.. Il est levé par défaut.

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