Darwinovy pěnkavy (NetLogo)

Zadání

Název simulace: Darwinovy pěnkavy

Předmět: 4IT495 Simulace systémů (LS 2015/2016)

Autor: Bc. Marek Bartoušek

Typ modelu: Multiagentní

Modelovací nástroj: NetLogo

Definování tématu simulace

Tato simulace bude založena na práci Charlese Darwina a jeho pozorování evolučního vývoje a přizpůsobení se na dané prostředí galapágských pěnkav. Právě toto pozorování bylo zrodem původní myšlenky darwinovy evoluční teorie.

Souostroví Galapágy se nachází v Tichém oceánu přibližně 1000 km západně od Ekvádoru. Jed celkem o 18 sopečných ostrovů, které jsou zajímavé právě velkou rozdílností fauny a flory. Na jednotlivých ostrovech se nachází rozdílné druhy rostlin i živočichů, z nichž nejzajímavější jsou právě pěnkavy, které se nacházejí na všech ostrovech.

Postupem času se vyvynuly a přizpůsobily prostředí a potravě jednotlivých ostrovů, na kterých žijí. Nyní tak můžeme v rámci galapágských ostrovů pozorovat 4 druhy pěnkav a jejich výrazné evoluční odlišnosti. Nejvýraznější je bezpochyby velikost a tvar zobáku, který se přizpůsobil dostupné potravě (semínka, oříšky, malý létavý hmyz, větší pozemní hmyz). Velkou zajímavostí je, že tato evoluční změna proběhla oproti běžným evolučním procesům velmi rychle a již v intervalu jednoho roku je možné u pěnkav pozorovat minimální změny a přizpůsobení se prostředí.

Hlavním předmětem simulace by tedy bylo pozorování evolučního vývoje parametrů a postupně se rozvýjející míra odlišností z jednoho původního druhu pěnkav ve čtyři druhy současné.

Cíl simulace

Cílem simulace je vytvoření multiagentního prostoru, v němž bude možné pozorovat evoluční vývoj agentů simulace a zejména jejich určitých parametrů. Na základě pozorování by mělo být možné ověřit pozorování galapágských pěnkav Charlesem Darwinem.

Metoda

Jak již bylo uvedeno výše, jedná se multiagentní simulaci. Primárním úkolem bude simulovat správné prostředí, v němž se budou agenti pohybovat a z něhož budou získávat životně důležité zdroje. Dle klasické definice evolučního vývoje, agenti, kteří si nedokáží získat dostatek životně důležitých zdrojů uhynou a nebudou tak schopni předat své genetické informace dalším pokolením. Pro tento typ multiagentní simulace se bezpochyby hodí NetLogo, jelikož jeho funkce umožní výborně nastavit a řídit chování agentů a zcela nezávisle i jejich prostředí.

Model simulace

Model simulace je možné rozdělit do tří navazujících částí.

Inicializace simulace

• Na úvod je potřeba nastavit simulované prostředí. Jako první krok tedy proběhne vytvoření 4 resortů, které reprezentují 4 resorty galapágských ostrovů. Rozdílnost resortů je dána převážně rozdílným dominantním druhem potravy v každém resortu.
• Jako druhý krok se inicializují základní hodnoty globálních proměnných, které následně řídí simulované prostředí. Jedná se o určení základní úrodnosti jednotlivých resortů a citlivost evolučního vývoje. Tyto proměnné je možné i nadále během průběhu simulace ovlivňovat a pozorovat tak vliv jejich změn na populace pěnkav.
• Třetí krokem je inicializace agentů pro všechny resorty. Pro každý resort, je potřeba inicializovat agenty zvlášť, aby bylo následně možné pozorovat jednotlivé druhy agentů samostatně.

Spuštění a průběh simulace

• Simulace probýhá v jednotlivých kolech. Jedno kolo je rovno jednomu týdnu reálného času. V rámci jednoho kola se dějí následující události.
• Správa zásob jídla - generování nových jednotek, postaršení existujících a odstranění prošlých (jednotlivé typy jídla mají svou reálnou trvanlivost)
• Životní cyklus pěnkav - hledání potravy, pohyb, lov a jídlo, stárnutí, umírání, hledání partnera
• Hnízdění a reprodukce - jednou ročně v určitých měsících

Pozorování a závěr simulace

• V průběhu simulace je možné pozorovat vývoj jednotlivých druhů pěnkav, jednotlivých druhů potravy a další obecně informace. Je možné také průběh simulace ovlivňovat zásahem do počtů nově generovaných zdrojů jídla, což může například simulovat různé přírodní změny a nečekané kritické události.
• Závěr simulace se hodnotí složitěji. Simulace jakožto evoluce nemá přirozený konec a její vývoj je možné pozorovat neomezenou dobu. Konec může nastat jen v případě, že některý z druhů pěnkav díky nepříznivým vlivům prostředí kompletně vyhyne.

Agenti simulace

Pěnkavy

Hlavním pozorovaným agentem simulace jsou pěnkavy. Pěnkavy jsou obecně brány jako jeden typ agentů, který se na 4 druhy dělí pouze pomocí hodnoty klíčového identifikačního atributu. Atributy si můžeme rozdělit do několika skupin. První skupinou jsou dlouhodobé základní atributy, které se v průběhu simulace generují jen jednou, na začátku existence agenta. Druhá skupina jsou životní parametry, které se v průběhu života agenta stále vyvýjí a mění a jejich hodnoty jsou hlavní objektem pozorování. Třetí skupina jsou atributy pomocné, které agent obsahuje jen pro realizací určitých simulačních algoritmů a nejsou pro reálný život agenta či výsledky simulace podstatné a nereprezentují tak žádné reálné hodnoty.

• kind - základní atribut - Nabývá hodnoty 1 - 4 a reprezentuje druh, ke kterému agent/pěnkava patří. V každém resortu souostroví se nachází pouze jeden druh pěnkav. Resorty jsou tak pro přehlednost také indexovány čísly odpovídajícímy číslům typu pěnkav na nich žijících.
• gender - základní atribut - Pohlaví jednotlivých pěnkav. Pouze samice přivádí na svět potomky a předávají jim nejvíce ze svých genetických informací (atributů). Naopak pouze samci se účastní fáze námluv a hledají si své životní partnerky.
• pace - základní atribut - Pohyblivost, rychlost, jakou jsou pěnkavy schopné se pohybovat.
• max-age - pomocný atribut - Obsahuje informaci o maximálním možném věku každé pěnkavy. Tento atribut je náhodně generován. Průměrný maximální věk pěnkav je 10 let. Hodnota parametru je uchovávána v týdnech a je generována náhodným poissonovým rozdělením - random-poisson 520.
• age
• stamina
• partner
• just-born
• nested-this-year
• to-hunt
• beak-length
• beak-height
• beak-width
• beak-agility
• beak-power

Přílohy a zdrojový kód

File:Darwinovy pěnkavy.nlogo | Zdrojový kód simulace

Komentáře

--Xbarm96 (talk) 18:24, 7 June 2016 (CEST)