Simulace.info - User contributions [en]

Simulace evakuace pri zemetreseni

2024-07-04T22:42:57Z

Helm07: Blanked the page

LS 2023/2024

2024-06-10T21:04:47Z

Helm07: /* Vypracovaná témata LS 2023/2024 */

{{DISPLAYTITLE:LS 2023/2024}}

Semestrální práce (simulace) z letního semestru 2023/202. Sem přidejte odkaz na stránku s Vaší prací.
Nejprve je třeba nechat schválit [[Assignment SS 2023/2024/cs|zadání práce]].

=Vypracovaná témata LS 2023/2024=

* [https://www.simulace.info/index.php/SnakeEvolution Simulácia evolúcie neurónovej siete, ktorej cieľom je naučiť sa hrať klasickú hru Snake (Python) ] - Michal Štefaňák

* [https://www.simulace.info/index.php/Simulace_přestupu_stanice_metra_Můstek Simulace přestupu stanice metra Můstek (netlogo)] - Dmitry Belov

* [https://www.simulace.info/index.php/Dopad_války_na_sklizeň_obilnin_a_luskovin_na_Ukrajině Dopad války na sklizeň obilnin a luskovin na Ukrajině (Vensim)] - Yuliia Potip

* [https://www.simulace.info/index.php/Simulace_v%C3%BDvoje_alkoholismu_a_jeho_vlivu_na_kriminalitu_(Vensim) Simulace vývoje alkoholismu a jeho vlivu na kriminalitu (Vensim) ] - Barbora Lacinová

* [https://www.simulace.info/index.php/Simulácia:_predikcia_počtu_obyvateľov_Slovenskej_republiky Simulácia predikcie počtu obyvateľov Slovenskej republiky] - Šimon Kavický

* [https://www.simulace.info/index.php/Simulace_implementace_SW_projektu_pro_potreby_PM Simulace implementace SW projektu pro potřeby projektového řízení (Vensim)] - Lucie Pavlová

* [https://www.simulace.info/index.php/P%C5%99%C3%ADrodn%C3%AD_v%C3%BDb%C4%9Br Simulace přírodního výběru pěnkav] - Ondřej Rubeš

* [https://www.simulace.info/index.php/Simulace_emis%C3%AD_CO2_z_elektromobil%C5%AF_a_ze_spalovac%C3%ADch_automobil%C5%AF Simulace emisí CO2 z elektromobilů a ze spalovacích automobilů] - Max Nonfried

* [https://www.simulace.info/index.php/Simulace_boardingu_cestuj%C3%ADc%C3%ADch_do_letadla Simulace boardingu cestujících do letadla (NetLogo)] - Arťom Ňorba

* [https://www.simulace.info/index.php/Simulace_torn%C3%A1da_ve_venkovsk%C3%A9_oblasti Simulace tornáda ve venkovské oblasti (NetLogo)] - Filip Javor

* [https://www.simulace.info/index.php/Simulace_v%C3%BDvoje_kor%C3%A1lov%C3%BDch_%C3%BAtes%C5%AF Simulace vývoje korálových útesů] - Sára Osičková

* [https://www.simulace.info/index.php/Simulace_emisi_spalovacich_motoru Simulace spotřeby a emisí v dopravě (NetLogo)] - Radim Boháč

* [https://www.simulace.info/index.php/Simulace_profitability Simulace profitability nových finančních produktů při zohlednění rizika nedobytnosti pohledávek a ceny zdrojů] - Jaroslav Budílek

* [https://www.simulace.info/index.php/Simulace_evakuace_pri_zemetreseni Simulace evakuace při zemětřesení (NetLogo)] - M. Hellmichová

Simulace evakuace pri zemetreseni

2024-06-10T20:59:09Z

Helm07:

'''Název simulace''': Simulace evakuace při zemětřesení v Japonsku

'''Autor''': M. Hellmichová, helm07

'''Modelovací nástroj''': Netlogo

=Definice problému=
Město Nagoya a okolní oblasti jsou zranitelné vůči rizikům přírodních katastrof, zejména silným zemětřesením podél hranice desek Nankai. Japonská vláda odhaduje, že v příštích 30 letech existuje 70-80% pravděpodobnost, že dojde k silnému zemětřesení. V této práci ovšem nedojde k znázornění jedné z největších pohrom, ke které může následkem zemětřesení dojít – tsunami. Modelováno bude jen osamocené zemětřesení, kde hlavní hrozbu představuje případné zřícení budov a sesun půdy.

=Metoda=
Pro řešení tohoto problému byla zvolena agent-based simulace, která umožňuje modelovat chování jednotlivců v interakci se svým okolím. Tato metoda je vhodná pro zkoumání vývoje evakuace v reálném čase. Model obsahuje dva hlavní typy agentů – obyvatele a dvě evakuační místa (park Tsuruma a park Haba). Do nástroje netlogo bude importována reálná mapa centra města, tak aby simulace co nejblíže odpovídala infrastruktuře a možným využitým evakuačním cestám.

=Model=
===Mapa===
Na začátku je importována mapa části města Nagoya, ve které jsou barevně odlišené jednotlivé oblasti dle rizika sesuvu půdy a dále jsou tam znázorněny evakuační místa. Mapa byla převzata z oficiální mapy využívané při ohrožení zemětřesením, Bylo ale třeba provést úpravy, aby ji bylo možné efektivněji použít – nejprve došlo k důraznějšímu vyznačení cest a silnic černou barvou, aby bylo zřetelné, kudy mohou agenti v simulaci navigovat. V samotném kódu poté dochází k nahrazení některých odstínů barev, aby se na ně dalo odkazovat pouze názvem dané barvy namísto kódem (pro přehlednost). Mapa byla nastavena jako mřížka 598 x 542 patchů. V realitě tato část mapy odpovídá zhruba 2 km x 1.8 km. Ve zbytku práce budeme tedy uvažovat, že na 1 kilometr připadá 300 patchů.

[[File:ngy_map.png]]

===Zemětřesení===
Ačkoliv je v Japonsku funkční systém hlášeného předběžného varování před zemětřesením, varování je v předstihu pouze v řádu desítek sekund a v této době se tedy agenti neevakuují. Předběžné varování slouží především k rychlým reakcím jako je schování se pod stůl nebo podobným úkonům, které v případě této simulace nejsou sledovány. V simulaci zemětřesení udeří náhodně mezi 10–60 tickem po spouštění.
Konkrétní intenzita zemětřesení lze nastavit před zahájením simulace v interface, namísto toho, aby byla spuštěna náhodně. Vybrat lze z hodnot 1 až 10, kdy 10 je nejsilnější zemětřesení. V realitě je stupnice v Japonsku rozdělena trošku jinak, kdy se měří od 0 do 7. Ovšem 5 a 6 jsou rozděleny ještě na „horní“ a dolní“ úroveň, takže 10 různých kategorií odpovídá [1].

===Evakuační místa===
V dolní části Naka-ku, kterou modeluji, se nachází dvě vyhrazená místa pro evakuaci. Větším z nich je park Tsuruma. Druhý, znatelně menší, je pak park Haba [2]. Co se kapacit týče, tak park Tsuruma má rozlohu zhruba 24 ha a teoreticky by se tam mohlo vměstnat až 10 tisíc lidí. Park Haba je zhruba 1/5 velikosti parku Tsuruma, tak můžeme jeho kapacitu aproximovat na 2 tisíce.

===Osoby===
Reálně by tak měl být počet obyvatel v simulované oblasti býti kolem 30 tisíc, ovšem při vytvoření tolika agentů simulace a celý program společně s ní spadne. S tím se bohužel nese mnoho dalších problémů, jako nezaplnění kapacit evakuačních plac a případné bottlenecky. Simulace tedy byla spouštěna většinou s 1/10 této hodnoty – 3 000 obyvateli.

Rozdělení obyvatel dle věku by mělo být zhruba [3]:

- 9 % dětí

- 69 % dospělých

- 22 % postarších

Dále odvodíme rychlosti pohybu jednotlivých věkových kategorií. Řekněme, že v průměru je rychlost dospělého člověka 1.25 m/s, zatímco rychlost starších obyvatel je 1 m/s [4].

Pokud tedy jeden tick představuje jednu sekundu tak
Dospělý: 1.25×0.00334448×150 ≈ 0.501 patches/tick
Senioři: 1×0.00334448×150 ≈ 0.402 patches/tick

U dětí budeme uvažovat rychlost něco mezi, tedy 0.45. Ideální by ale bylo nasimulovat pohyb dětí tak, aby se nepohybovaly samy, ale že nejdříve musí najít dospělou osobu, se kterou se pak bude společně evakuovat. Takové chování ale implementováno není, zůstává to tedy pouze jako návrh na zlepšení.

===Sesuv půdy a poškození budov===
Mapa je barevně kódována dle toho, do jaké třídy se řadí dle rizika v dané oblasti [2]

- High (červené)

- Medium (žluté)

- Low (zelené)

- None (světle šedé)

Pravděpodobnosti, že k danému jevu dojde jsou nastaveny následovně [5]:

High – základní nastavení pravděpodobnosti rizika na 40 %, budovy v této oblasti mají postupně větší šanci na zřícení se od intenzity 4.

Medium – základní nastavení pravděpodobnosti rizika na 30 %, budovy v této oblasti mají postupně větší šanci na zřícení se od intenzity 5.

Low – základní nastavení pravděpodobnosti rizika na 10 %, budovy v této oblasti mají postupně větší šanci na zřícení se od intenzity 6.

Do pravděpodobnosti sesuvu půdy je poté zahrnuta také síla zemětřesení. Při nejvyšší intenzitě (10) je multiplikátor nastaven na 1x, v případě slabších zemětřesení se pravděpodobnost nebezpečí snižuje.

===Následky při zřícení budovy===
Osoba, která se během zřícení budovy nachází na daném místě, může skončit v jednom ze třech následujících scénářů [6]:

- 20% pravděpodobnost, že zahyne

- 60% pravděpodobnost, že bude zraněná

- 20% pravděpodobnost, že bude v pořádku (lehká zranění)

Osoby, které na místě umřou, nezmizí z mapy, ale místo toho se zabarví na magentu. Pokud se osoba pouze zraní, uvažuje se zranění, při kterém se nemůže sama pohybovat, a proto také zůstává na své pozici, na mapě budou takové případy znázorněny fialově. Pokud osoba pád budovy přežije (případně vyvázne s lehkými zraněními), tak bude pokračovat v evakuaci.

===Pohyb obyvatel===
Docílit realistického pohybu agentů byl bezpochyby největší kámen úrazu. Finální kód obsahuje velmi jednoduchý algoritmus pro pohyb. Došlo k pokusům naimplementovat A* algoritmus či Dijkstra, ale v případě znázornění cest pomocí nodů docházelo k tomu, že celý program crashnul. Hlavním problémem je asi množství patches/rozlišení mapy, na které simulace probíhá, jelikož jsem chtěla mapu znázornit v co největším detailu. Dalším problémem může být celková (ne)optimalizace kódu. Tyto faktory zapříčinily to, že pohyb obyvatel je velmi zjednodušen a agenti zůstávají často zaklíněni v neblahých pozicích, ze kterých se neumí dostat ven. Někdy jsou sice zaklíněni i z opodstatněného důvodu (všechny cesty kolem nich jsou zasypány), ale ne vždy je tomu tak.
Předtím než nastane zemětřesení, tak se obyvatelé pohybují náhodně, bezúčelně. Po tom, co nastane zemětřesení, tak vyhodnotí na základě pocítěné síly zemětřesení a nebezpečí v okolí, zda se rozhodnou evakuovat či nikoliv.

Area modifier poté odpovídá riziku nebezpečí, jaké je zaneseno na mapě, ale kromě červené/žluté/zelené přibývá ještě tmavě šedá oblast, která znázorňuje zřícené budovy – v tomto případě se osoba zajisté pokusí evakuovat.

Jakmile dojde k rozhodnutí, zda se osoba hodlá evakuovat či ne, tak nejdříve najde nejbližší možnou cestu, po které může jít (černý patch). Poté se snaží výhradně po cestě dostat do úkrytu, který má nejblíž.

Když dorazí k evakuačnímu místu, tak nejprve musí vyhodnotit, zda není naplněná kapacita. Jelikož ale v simulaci nelze nastavit realistické množství obyvatel (30 tisíc), tak k naplnění kapacit v podstatě nemůže dojít.

=Výsledky=
Porovnávat budu výsledky simulace při 3 různých nastaveních intenzity zemětřesení, a to konkrétně při zemětřesení o síle 3, 6 a 9. Aby se simulace vůbec spustila, tak byl nastaven počet obyvatel na 3000, ale i tak někdy docházelo k lehkým zadrhnutím.

[[File:ngy3.png]]

Intenzita stupně 3 ještě převážně nemá žádné ničivé následky na infrastrukturu, ale lze již pocítit všemi osobami v budovách. Proto je možné, že některé z nich se v závislosti na stability budovy, ve které se nachází, raději evakuují. V simulaci se jich pro evakuaci rozhodlo 651, z toho 8 z nich do cíle nedorazilo. Poškozené budovy nebyly žádné, a proto tak nedošlo ani k žádným úmrtím nebo zraněním.

[[File:ngy6.png]]

Při intenzitě stupně 6 už může dojít k poškození budov, které jsou buďto starší, nebo vybudované na nestabilním povrchu. Škody se tedy podepisují na některých budovách umístěných především v červeně vyznačených rizikových oblastech. Poničených budov je 2.6 % vůči celku. Následkem toho během simulace zahynulo 99 osob a 258 bylo zraněno. K evakuaci se z přeživších rozhodlo 1226 osob, ale 31 z nich se během simulace zaseklo, takže úspěšně evakuovaných bylo celkově 1195.

[[File:ngy9.png]]

Během zemětřesení o síle 9 už jde o život každého. Náhlé sesuvy půdy a poničení budov se mohou stát nehledě na evaluaci, zda je oblast riziková či ne, ovšem s odpovídající pravděpodobností. V simulaci následkem zemětřesení zemřelo 260 osob, z toho 483 se zranilo tak, že nebyli dále schopni evakuace. Ze zbylých 2257 osob se rozhodlo k evakuaci 1679, zatímco 578 zůstalo na svých pozicích (v low risk nebo no risk oblastech). 1616 osob se zvládlo úspěšně evakuovat, zatímco zbylým 63 byla odříznuta cesta a nebyli schopni se do cíle dopravit. Škody na infrastruktuře jsou výrazně vyšší než během v ostatních iteracích. Při síle 9 se zřídilo z celkového množství přes 6 % budov.

Celkově se o realističnosti výsledků dá pouze polemizovat, vzhledem k tomu, že počet obyvatel v první řadě není nastaven na reálnou hodnotu. Simulace ale alespoň respektuje intenzitu zemětřesení a umístění osoby v závislosti na rizikové oblasti, počet evakuovaných se v závislostech na těchto faktorech skokově zvyšuje. Přesto je ale číslo evakuovaných při intenzitě 3 o dost vyšší, než by člověk očekával v Japonsku – možná kdybychom uvažovali velké množství nic netušících turistů, tak by to dávalo smysl.

=Závěr=
Původním cílem simulace bylo zachytit scénář, který bude dále možné využít k analýze dopadů na infrastrukturu a obyvatelstvo po zemětřesení. V simulaci k zachycení zasažené infrastruktury a počtu úmrtí/zranění obyvatel došlo a dané hodnoty se víceméně dají považovat za realistické vzhledem k předpokládaným následkům, které s sebou konkrétní síly zemětřesení nesou. Je ale nutno říci, že cíl to byl přinejmenším velmi ambiciózní vzhledem ke komplexitě daného jevu. V této simulaci jsou zahrnuty pouze ty nejzákladnější faktory, zatímco v realitě rozhodnutí k evakuaci ovlivňuje spousta dalších faktorů (hlavně ty lidské – jako třeba informovanost dané osoby, nebo vliv kolektivního chování). A pokud nehrozí tsunami, tak je někdy naopak lepší vůbec nevycházet z domu. Dalším problémem, který brzdil realističnost simulace, byl algoritmus pro nalezení nejlepší cesty do úkrytu – pokud by mělo dojít k budoucímu vylepšení modelu, tak by bylo určitě vhodné začít upravovat zde.

=Reference=
[1] https://tokyo-resilience.metro.tokyo.lg.jp/assets/pdf/DisasterPreparednessTokyo.pdf

[2] https://www.city.nagoya.jp/bosaikikikanri/cmsfiles/contents/0000154/154013/06_english_jishin_naka.pdf

[3] https://www.citypopulation.de/en/japan/nagoya/23106__naka_ku/

[4] https://www.researchgate.net/figure/Walking-average-speed-by-age-group-adapted-from-23-25-52_tbl2_344166318

[5] https://www.researchgate.net/publication/248508675_Assessing_probability_of_surface_manifestation_of_liquefaction_at_a_given_site_in_a_given_exposure_time_using_CPTU

[6] https://www.iitk.ac.in/nicee/wcee/article/10_vol10_5989.pdf

=Kód=
[[File:evakuace_zemetreseni.zip]]

File:Evakuace zemetreseni.zip

2024-06-10T20:56:56Z

Helm07:

File:Ngy9.png

2024-06-10T20:56:18Z

Helm07:

File:Ngy6.png

2024-06-10T20:56:06Z

Helm07:

File:Ngy3.png

2024-06-10T20:55:46Z

Helm07:

File:Ngy map.png

2024-06-10T20:55:23Z

Helm07:

Simulace evakuace pri zemetreseni

2024-06-10T20:47:06Z

Helm07: Created page with "'''Název simulace''': Simulace evakuace při zemětřesení v Japonsku '''Autor''': M. Hellmichová, helm07 '''Modelovací nástroj''': Netlogo =Definice problému= Město..."

'''Název simulace''': Simulace evakuace při zemětřesení v Japonsku

'''Autor''': M. Hellmichová, helm07

'''Modelovací nástroj''': Netlogo

=Definice problému=
Město Nagoya a okolní oblasti jsou zranitelné vůči rizikům přírodních katastrof, zejména silným zemětřesením podél hranice desek Nankai. Japonská vláda odhaduje, že v příštích 30 letech existuje 70-80% pravděpodobnost, že dojde k silnému zemětřesení. V této práci ovšem nedojde k znázornění jedné z největších pohrom, ke které může následkem zemětřesení dojít – tsunami. Modelováno bude jen osamocené zemětřesení, kde hlavní hrozbu představuje případné zřícení budov a sesun půdy.

=Metoda=
Pro řešení tohoto problému byla zvolena agent-based simulace, která umožňuje modelovat chování jednotlivců v interakci se svým okolím. Tato metoda je vhodná pro zkoumání vývoje evakuace v reálném čase. Model obsahuje dva hlavní typy agentů – obyvatele a dvě evakuační místa (park Tsuruma a park Haba). Do nástroje netlogo bude importována reálná mapa centra města, tak aby simulace co nejblíže odpovídala infrastruktuře a možným využitým evakuačním cestám.

=Model=
===Mapa===
Na začátku je importována mapa části města Nagoya, ve které jsou barevně odlišené jednotlivé oblasti dle rizika sesuvu půdy a dále jsou tam znázorněny evakuační místa. Mapa byla převzata z oficiální mapy využívané při ohrožení zemětřesením, Bylo ale třeba provést úpravy, aby ji bylo možné efektivněji použít – nejprve došlo k důraznějšímu vyznačení cest a silnic černou barvou, aby bylo zřetelné, kudy mohou agenti v simulaci navigovat. V samotném kódu poté dochází k nahrazení některých odstínů barev, aby se na ně dalo odkazovat pouze názvem dané barvy namísto kódem (pro přehlednost). Mapa byla nastavena jako mřížka 598 x 542 patchů. V realitě tato část mapy odpovídá zhruba 2 km x 1.8 km. Ve zbytku práce budeme tedy uvažovat, že na 1 kilometr připadá 300 patchů.

[[File:ngy_map.png]]

===Zemětřesení===
Ačkoliv je v Japonsku funkční systém hlášeného předběžného varování před zemětřesením, varování je v předstihu pouze v řádu desítek sekund a v této době se tedy agenti neevakuují. Předběžné varování slouží především k rychlým reakcím jako je schování se pod stůl nebo podobným úkonům, které v případě této simulace nejsou sledovány. V simulaci zemětřesení udeří náhodně mezi 10–60 tickem po spouštění.
Konkrétní intenzita zemětřesení lze nastavit před zahájením simulace v interface, namísto toho, aby byla spuštěna náhodně. Vybrat lze z hodnot 1 až 10, kdy 10 je nejsilnější zemětřesení. V realitě je stupnice v Japonsku rozdělena trošku jinak, kdy se měří od 0 do 7. Ovšem 5 a 6 jsou rozděleny ještě na „horní“ a dolní“ úroveň, takže 10 různých kategorií odpovídá [1].

===Evakuační místa===
V dolní části Naka-ku, kterou modeluji, se nachází dvě vyhrazená místa pro evakuaci. Větším z nich je park Tsuruma. Druhý, znatelně menší, je pak park Haba [2]. Co se kapacit týče, tak park Tsuruma má rozlohu zhruba 24 ha a teoreticky by se tam mohlo vměstnat až 10 tisíc lidí. Park Haba je zhruba 1/5 velikosti parku Tsuruma, tak můžeme jeho kapacitu aproximovat na 2 tisíce.

===Osoby===
Reálně by tak měl být počet obyvatel v simulované oblasti býti kolem 30 tisíc, ovšem při vytvoření tolika agentů simulace a celý program společně s ní spadne. S tím se bohužel nese mnoho dalších problémů, jako nezaplnění kapacit evakuačních plac a případné bottlenecky. Simulace tedy byla spouštěna většinou s 1/10 této hodnoty – 3 000 obyvateli.

Rozdělení obyvatel dle věku by mělo být zhruba [3]:

- 9 % dětí

- 69 % dospělých

- 22 % postarších

Dále odvodíme rychlosti pohybu jednotlivých věkových kategorií. Řekněme, že v průměru je rychlost dospělého člověka 1.25 m/s, zatímco rychlost starších obyvatel je 1 m/s [4].

Pokud tedy jeden tick představuje jednu sekundu tak
Dospělý: 1.25×0.00334448×150 ≈ 0.501 patches/tick
Senioři: 1×0.00334448×150 ≈ 0.402 patches/tick

U dětí budeme uvažovat rychlost něco mezi, tedy 0.45. Ideální by ale bylo nasimulovat pohyb dětí tak, aby se nepohybovaly samy, ale že nejdříve musí najít dospělou osobu, se kterou se pak bude společně evakuovat. Takové chování ale implementováno není, zůstává to tedy pouze jako návrh na zlepšení.

===Sesuv půdy a poškození budov===
Mapa je barevně kódována dle toho, do jaké třídy se řadí dle rizika v dané oblasti [2]

- High (červené)

- Medium (žluté)

- Low (zelené)

- None (světle šedé)

Pravděpodobnosti, že k danému jevu dojde jsou nastaveny následovně [5]:

High – základní nastavení pravděpodobnosti rizika na 40 %, budovy v této oblasti mají postupně větší šanci na zřícení se od intenzity 4.

Medium – základní nastavení pravděpodobnosti rizika na 30 %, budovy v této oblasti mají postupně větší šanci na zřícení se od intenzity 5.

Low – základní nastavení pravděpodobnosti rizika na 10 %, budovy v této oblasti mají postupně větší šanci na zřícení se od intenzity 6.

Do pravděpodobnosti sesuvu půdy je poté zahrnuta také síla zemětřesení. Při nejvyšší intenzitě (10) je multiplikátor nastaven na 1x, v případě slabších zemětřesení se pravděpodobnost nebezpečí snižuje.

===Následky při zřícení budovy===
Osoba, která se během zřícení budovy nachází na daném místě, může skončit v jednom ze třech následujících scénářů [6]:

- 20% pravděpodobnost, že zahyne

- 60% pravděpodobnost, že bude zraněná

- 20% pravděpodobnost, že bude v pořádku (lehká zranění)

Osoby, které na místě umřou, nezmizí z mapy, ale místo toho se zabarví na magentu. Pokud se osoba pouze zraní, uvažuje se zranění, při kterém se nemůže sama pohybovat, a proto také zůstává na své pozici, na mapě budou takové případy znázorněny fialově. Pokud osoba pád budovy přežije (případně vyvázne s lehkými zraněními), tak bude pokračovat v evakuaci.

===Pohyb obyvatel===
Docílit realistického pohybu agentů byl bezpochyby největší kámen úrazu. Finální kód obsahuje velmi jednoduchý algoritmus pro pohyb. Došlo k pokusům naimplementovat A* algoritmus či Dijkstra, ale v případě znázornění cest pomocí nodů docházelo k tomu, že celý program crashnul. Hlavním problémem je asi množství patches/rozlišení mapy, na které simulace probíhá, jelikož jsem chtěla mapu znázornit v co největším detailu. Dalším problémem může být celková (ne)optimalizace kódu. Tyto faktory zapříčinily to, že pohyb obyvatel je velmi zjednodušen a agenti zůstávají často zaklíněni v neblahých pozicích, ze kterých se neumí dostat ven. Někdy jsou sice zaklíněni i z opodstatněného důvodu (všechny cesty kolem nich jsou zasypány), ale ne vždy je tomu tak.
Předtím než nastane zemětřesení, tak se obyvatelé pohybují náhodně, bezúčelně. Po tom, co nastane zemětřesení, tak vyhodnotí na základě pocítěné síly zemětřesení a nebezpečí v okolí, zda se rozhodnou evakuovat či nikoliv.

Area modifier poté odpovídá riziku nebezpečí, jaké je zaneseno na mapě, ale kromě červené/žluté/zelené přibývá ještě tmavě šedá oblast, která znázorňuje zřícené budovy – v tomto případě se osoba zajisté pokusí evakuovat.

Jakmile dojde k rozhodnutí, zda se osoba hodlá evakuovat či ne, tak nejdříve najde nejbližší možnou cestu, po které může jít (černý patch). Poté se snaží výhradně po cestě dostat do úkrytu, který má nejblíž.

Když dorazí k evakuačnímu místu, tak nejprve musí vyhodnotit, zda není naplněná kapacita. Jelikož ale v simulaci nelze nastavit realistické množství obyvatel (30 tisíc), tak k naplnění kapacit v podstatě nemůže dojít.

=Výsledky=
Porovnávat budu výsledky simulace při 3 různých nastaveních intenzity zemětřesení, a to konkrétně při zemětřesení o síle 3, 6 a 9. Aby se simulace vůbec spustila, tak byl nastaven počet obyvatel na 3000, ale i tak někdy docházelo k lehkým zadrhnutím.

[[File:ngy_3.png]]

Intenzita stupně 3 ještě převážně nemá žádné ničivé následky na infrastrukturu, ale lze již pocítit všemi osobami v budovách. Proto je možné, že některé z nich se v závislosti na stability budovy, ve které se nachází, raději evakuují. V simulaci se jich pro evakuaci rozhodlo 651, z toho 8 z nich do cíle nedorazilo. Poškozené budovy nebyly žádné, a proto tak nedošlo ani k žádným úmrtím nebo zraněním.

[[File:ngy_6.png]]

Při intenzitě stupně 6 už může dojít k poškození budov, které jsou buďto starší, nebo vybudované na nestabilním povrchu. Škody se tedy podepisují na některých budovách umístěných především v červeně vyznačených rizikových oblastech. Poničených budov je 2.6 % vůči celku. Následkem toho během simulace zahynulo 99 osob a 258 bylo zraněno. K evakuaci se z přeživších rozhodlo 1226 osob, ale 31 z nich se během simulace zaseklo, takže úspěšně evakuovaných bylo celkově 1195.

[[File:ngy_9.png]]

Během zemětřesení o síle 9 už jde o život každého. Náhlé sesuvy půdy a poničení budov se mohou stát nehledě na evaluaci, zda je oblast riziková či ne, ovšem s odpovídající pravděpodobností. V simulaci následkem zemětřesení zemřelo 260 osob, z toho 483 se zranilo tak, že nebyli dále schopni evakuace. Ze zbylých 2257 osob se rozhodlo k evakuaci 1679, zatímco 578 zůstalo na svých pozicích (v low risk nebo no risk oblastech). 1616 osob se zvládlo úspěšně evakuovat, zatímco zbylým 63 byla odříznuta cesta a nebyli schopni se do cíle dopravit. Škody na infrastruktuře jsou výrazně vyšší než během v ostatních iteracích. Při síle 9 se zřídilo z celkového množství přes 6 % budov.

Celkově se o realističnosti výsledků dá pouze polemizovat, vzhledem k tomu, že počet obyvatel v první řadě není nastaven na reálnou hodnotu. Simulace ale alespoň respektuje intenzitu zemětřesení a umístění osoby v závislosti na rizikové oblasti, počet evakuovaných se v závislostech na těchto faktorech skokově zvyšuje. Přesto je ale číslo evakuovaných při intenzitě 3 o dost vyšší, než by člověk očekával v Japonsku – možná kdybychom uvažovali velké množství nic netušících turistů, tak by to dávalo smysl.

=Závěr=
Původním cílem simulace bylo zachytit scénář, který bude dále možné využít k analýze dopadů na infrastrukturu a obyvatelstvo po zemětřesení. V simulaci k zachycení zasažené infrastruktury a počtu úmrtí/zranění obyvatel došlo a dané hodnoty se víceméně dají považovat za realistické vzhledem k předpokládaným následkům, které s sebou konkrétní síly zemětřesení nesou. Je ale nutno říci, že cíl to byl přinejmenším velmi ambiciózní vzhledem ke komplexitě daného jevu. V této simulaci jsou zahrnuty pouze ty nejzákladnější faktory, zatímco v realitě rozhodnutí k evakuaci ovlivňuje spousta dalších faktorů (hlavně ty lidské – jako třeba informovanost dané osoby, nebo vliv kolektivního chování). A pokud nehrozí tsunami, tak je někdy naopak lepší vůbec nevycházet z domu. Dalším problémem, který brzdil realističnost simulace, byl algoritmus pro nalezení nejlepší cesty do úkrytu – pokud by mělo dojít k budoucímu vylepšení modelu, tak by bylo určitě vhodné začít upravovat zde.

=Reference=
[1] https://tokyo-resilience.metro.tokyo.lg.jp/assets/pdf/DisasterPreparednessTokyo.pdf

[2] https://www.city.nagoya.jp/bosaikikikanri/cmsfiles/contents/0000154/154013/06_english_jishin_naka.pdf

[3] https://www.citypopulation.de/en/japan/nagoya/23106__naka_ku/

[4] https://www.researchgate.net/figure/Walking-average-speed-by-age-group-adapted-from-23-25-52_tbl2_344166318]

[5] https://www.researchgate.net/publication/248508675_Assessing_probability_of_surface_manifestation_of_liquefaction_at_a_given_site_in_a_given_exposure_time_using_CPTU

[6] https://www.iitk.ac.in/nicee/wcee/article/10_vol10_5989.pdf

=Kód=

Assignment SS 2023/2024/cs

2024-05-10T11:26:12Z

Helm07:

{{DISPLAYTITLE:Zadání LS 2023/2024}}

{{Ambox
| text = <div>
Na tuto stránku vkládejte svá zadání. Nezapomeňte se podepsat. Můžete použít <nowiki>~~~~</nowiki> (čtyři tildy) k automatickému podpisu. Používejte Ukázat náhled, abyste si prohlédli Váš výsledek před konečným odesláním.
</div>
}}

{{Ambox
| text = <div>
Prosíme, snažte se formulovat Vaše zadání pečlive. S ohledem na to, že jde o Vaši semestrální práci, očekáváme adekvátní úsilí vynaložené na zadání. Nezapomeňte, že hlavním výsledkem má být výzkumná zpráva, což znamená, že Váš simulační model musí generovat takové výsledky, které jsou konkrétní, měřitelné a ověřitelné. Pečlivě promyslete, jakým způsobem budete vyvíjet Váš model, odvoďte entity, které budete používat, nakreslete si diagram modelu, zvažte, co budete měřit. Teprve pokud máte o modelu dostatečně přesnou představu, vložte Vaše zadání. A samozřejmě, nezapomeňte si prosím přečíst [[How to deal with the simulation assignment/cs|Jak na simulace]].
</div>
}}

{{Ambox
| text = <div>
Témata na téma hazardních her, karet, vývoje cen akcií/indexů '''nejsou''' vítány. Rovněž varianty úlohy "Predator & Prey" a příkladů ze cvičení vám '''budou rozmluveny'''.
</div>
}}

{{Ambox
| type = content
| text = <div>
Abychom se vyhnuli případnému budoucímu nedorozumnění, prosíme, ověřte si, že máte tučné '''schváleno''' někde v našem komentáři pod Vaším zadání. Pokud tam není '''schváleno''', znamená to, že Vaše zadání dosud schváleno nebylo.
</div>
}}

{{Ambox
| text = <div>
'''Criteria for evaluation of the simulation proposal'''

The proposal must contain:
*What you will simulate
*The goal of the simulation (what you analyze - i.e. not "to simulate balloon factory", but what problem should the simulation solve).
*Who would actually use such simulation (example of such user) and how would it help him
*What method and simulation environment you plan to use. Choose only from the development environments that we have used in the course.
*What variables will be incorporated
*What variables will be random
*What exact data you will base values of your variables on
*(In case of Monte Carlo) What exact data you will base your determination of probability distribution of your random variables on
*What exact data you will base your formulas in the simulation (simulation behavior) on

'''If any of the above points are missing from the simulation proposal, the proposal is considered incomplete. Unless the proposal contains all of the above points it will not be evaluated at all (and therefore cannot be approved).'''

# Is it clear from the proposed assignment how the simulation will work?
# Does the simulation make sense?
# Is the simulation model complex enough to simulate credibly the real-world phenomenon that the simulation tries to simulate?
# Is the data used real and relevant for the real-world phenomenon that the simulation tries to simulate?
# Is the simulation feasible? (in given time by the course)

'''If the answer to any of the above points is no, you need to improve your proposal. Don't wait for us to tell you so - you're wasting your time.'''

</div>
}}

== Simulacia urgentneho prijmu v nemocnici ==

=== Popis ===
Simulacia urgentneho prijmu v nemocnici, kde pacienti pocas dna prichadzaju v roznych casoch s roznou zavaznostou ochorenia. Pacienta najprv prijme sestra a nasledne vysetri lekar. Po vysetreni je pacient bud prepusteny alebo hospitalizovany. Myslienkou je vytvorit zjednoduseny model nemocnice s urcitou kapacitou a pozorovat ako pocet lekarov a sestier, pocet miestnosti na vysetrenie a algoritmus pre „triedenie“ / prioritizaciu pacientov na urgentnom prijme ovplyvnuje zaplnenie dostupnych lozok.

=== Cíl ===
Zistenie optimalneho poctu lekarov, sestier a miestnosti pre modelovanu nemocnicu. Testovanie roznych strategii prioritizacie pacientov.

=== Užitečnost ===
Simulacie oddeleni v nemocnici su uzitocne pre riesenie roznych problemov, napr.:

• Alokacia zdrojov

• Optimalizacia toku pacientov

• Redukcia cakania na vysetrenie a dlzky hospitalizacie

=== Metoda a způsob simulace ===
Diskretna simulacia v NetLogo alebo AnyLogic (necham si poradit)

=== Proměnné ===
• Kapacita nemocnice

• Pocet osetrujcich lekarov

• Pocet zdravotnych sestier

• Pocet miestnosti na vysetrenie

=== Náhodné proměnné ===
• Stav pacienta

• Dlzka vysetrenia

• Vysledok vysetrenia

• Prichod pacientov

• Odchod pacientov

=== Použita data pro nastavení simulace ===
Data pre konkretne zariadenia su limitovane. Cerpat je mozne z celkovych statistik zdravotnickych zariadeni v CR/SR a z existujucich studii.

Narodne Centrum Zdravotnickych Informacii, [https://www.nczisk.sk/Statisticke_vystupy/Tematicke_statisticke_vystupy/Pages/default.aspx]

Ustav Zdravotnickych Informaci a Statistiky CR, [https://www.uzis.cz/]

Modeling and simulation of patient flow at the emergency services: Case of Al-Zahraa Hospital University Medical Center in Lebanon, [https://uphf.hal.science/hal-03199182/document]

[[User:Sekp02|Sekp02]] ([[User talk:Sekp02|talk]]) 11:40, 9 May 2024 (CET)

== Simulace tornáda ve venkovské oblasti ==

=== Popis ===
Jedná se o simulaci tornáda ve venkovské oblasti, kde může tornádo zasáhnout domy, farmy a další infrastrukturu. Obyvatelé oblasti jsou vystaveni riziku ničivých škod a je nutné zkoumat strategie předcházení a zvládání následků této katastrofy. Obyvatelé budou mít také možnost úniku do několika bunkrů.

=== Cíl ===
Cílem modelu je porozumět dopadům tornáda na venkovskou oblast a zjistit, jaká opatření mohou minimalizovat škody a zvýšit podíl přeživších. Důraz je kladen na analýzu evakuace a výstrahy.

=== Užitečnost ===
Model tornáda je užitečný pro studium a testování různých strategií řízení rizik spojených s tornády. Poskytuje prostředek pro zkoumání účinnosti evakuace, plánování obnovy a analýzu dopadů tornáda na obyvatelstvo a infrastrukturu venkovské oblasti.

=== Metoda a způsob simulace ===
Simulace je založena na agentově založeném modelu, kde každý agent představuje jednotlivého obyvatele nebo budovu v oblasti. Tornádo je modelováno jako pohybující se entita, která může způsobit škody na okolním prostředí. Interakce mezi tornádem a agenty jsou simulovány na základě pravděpodobnostních modelů. Jako nástroj pro simulaci využiji NetLogo.

=== Proměnné ===
• Typy budov a infrastruktura v oblasti

• Hustota obyvatelstva

• Rychlost a velikost tornáda

• Doba výstrahy a reakce obyvatel

=== Náhodné proměnné ===
• Umístění vzniku tornáda

• Intenzita a směr pohybu tornáda

• Reakce obyvatel na varování a evakuaci

• Škody způsobené tornádem na konkrétních místech

=== Použita data pro nastavení simulace ===
Studie od Daan Liang, Zhen Cong a Guofeng Cao https://journals.ametsoc.org/view/journals/wcas/14/2/WCAS-D-21-0089.1.xml

[[User:Javf00|Javf00]] ([[User talk:Javf00|talk]]) 12:43, 8 May 2024 (CET)

== Simulácia evolúcie neurónovej siete, ktorej cieľom je naučiť sa hrať klasickú hru Snake ==

=== Popis ===
Práca bude simulovať evolúciu agentov, ktorí sa budú snažiť naučiť hrať klasickú hru Snake. Každý agent bude predstavovaný neurálnou sieťou, ktorá na základe aktuálneho stavu hry rozhodne ako ďalej pokračovať. Cieľom práce bude zistiť najvhodnejšie parametre pre vývoj agentov.

=== Prostredie ===
Pre simuláciu evolúcie bude potrebné simulovať viacero generácií '''E''' a v každej generácii bude populácia agentov o veľkosti '''N'''. Každý agent bude hrať samostatnú inštanciu hry Snake. Po odohraní hier agentov v danej generácii sa vypočíta fitness (skóre) najlepšieho agenta.
Podľa fitness sa vyberú jedinci pre ďalšiu generáciu (podľa miery elitizmu '''e'''). Ďalej sa generácia doplní novo vytvorenými agentami (potomkami), ktorí vzniknú krížením dvoch náhodne vybratých agentov. Potomkovia budú ešte zmutovaný podľa miery mutácie '''m'''. Ďalej bude pokračovať ďalšia novo vytvorená generácia.

=== Agenti ===
Každý agent bude pozostávať z neurónovej siete. Agent bude "vidieť" do ômych smerov (hore, dole, vľavo, vpravo, vpravo-hore, vpravo-dole, vľavo-dole, vľavo-hore) od hlavy hada. Pre každý smer uvidí vzdialenosť k stene, vzdialenosť k jablku (ak ho v daný smer vidí) a vzdialenosť ku svojemu chvostu (ak ho v daný smer vidí). Čiže na vstupnej vrstve bude mať 24 neurónov (8 smerov x 3 indikátory) + 4 neuróny predstavujúce smer do ktorého ide hlava hada. Celkovo 28 neurónov. Počet skrytých vrstiev a neurónov v nich môže byť cieľom skúmania práce. Váhy väzieb medzi neurónami budú z počiatku náhodné z uniformného rozdelenia, následne budú menené mutáciami agentov. Na výstupe neurónovej siete bude smer akým sa má had ďalej uberať, čiže 4 neuróny pre Hore, Dole, Vľavo, Vpravo.

=== Cieľ ===
Cieľom práce bude zistiť najvhodnejšie parametre pre vývoj agentov. S evolučným algoritmom mám skúsenosti - riešil som ním 3SAT problém a preto viem že výpočty môžu zabrať značnú dobu. Preto by som určil niektoré parametre, ktoré budú pevné a niektoré, ktoré budú cieľom skúmania. Tu mám 3 možnosti, ktoré by ma zaujímali. V každom prípade bude pevný parameter '''N''' (počet jedincov v populácii) a '''E''' počet generácií. Prvá možnosť by malá pevný počet skrytých vrstiev agentov s pevným počtom neurónov v nich a menila by sa miera mutácie a miera elitizmu. Druhá možnosť je podobná prvej, no počet skrytých vrstiev a neurónov v nich by sa s mutáciami agentov mohol meniť (čo je vlastne len zťaženie možnosti 1, ale asi sa to viac podobá skutočnej evolúcii). Tretia možnosť je, že miera mutácie a elitizmus budú pevné parametre a manuálne sa bude meniť počet vrstiev a neurónov (čo teraz ako to píšem sa mi úplne nezdá - malo by to hrozne veľa možností a ani sa to tak veľmi nepodobá evolúcii). V každom prípade budem porovnávať výsledky, ktoré agenti dosiahli za '''E''' generacií (najlepšie skóre, priemerné skóre, smerodajnú odchylku).

(Môj osobný cieľ bude, aby agent dosiahol aspoň 10 bodov a pritom, aby bolo vidno, že to nebola náhoda :D )

=== Nástroje ===
Python s knižnicou numpy pre prácu s maticami váh, knižnicou matplotlib pre grafické znázornenie výsledkov populácií a knižnicou tkinter pre zobrazenie hier (zobrazenie je to najmenej podstatné a pritom to najlepšie :D).

=== Autor ===
[[User:Stem45|Stem45]] ([[User talk:Stem45|talk]]) 10:18, 1 May 2024 (CET)

== Simulace přestupu na stanici metra Můstek ==

=== Popis ===
Simulovat chci přestup z linky A na linku B a naopak. Jelikož se jedná o jednu z nejvytíženějších stanic metra v Praze zaměřím se na dobu, ve které je stanice nejvíce zatížená. Zkoumat se budou oba směry příjezdu. Simulace nebude uvažovat cestující kteří chtějí z metra vystoupit.

=== Cíl ===
Výsledkem simulace by mělo být nalezení optimální cesty pro přechod z linky A na linku B a naopak. Optimální cesta bude zahrnovat i výstup z vagonu, tedy bude záležet ze kterého vagonu agent vystoupí.
Optimálnost cesty se bude měřit podle:

1. Uražené vzdálenosti

2. Průměrném času

=== Užitečnost ===
Tato simulace poskytne jednoduchou a přímočarou odpověď do kterého vagonu nasednout a kterou cestou se vydat chceme-li co nejrychleji přestoupit na linku B či A a stihli tak navazující spoj.

=== Metoda a způsob simulace ===
Pro simulaci tohoto druhu budu volit agentní simulaci, kde agenti budou cestující metra. Jako nastroj pro simulaci využiji NetLogo.

=== Proměnné ===
• Příjezd metra

• Počet pasažérů

• Rychlost cestujícího

• Zvolena trasa přestupu

=== Náhodné proměnné ===
Vše až na “Příjezd metra”. Zbytek bude náhodně z intervalu získaného z dat nebo náhodným výběrem z několika možností.

=== Použita data pro nastavení simulace ===
Oficiální data od DPP o metru z roku 2015: https://data.pid.cz/pruzkumy/2015_METRO_sbornik.pdf

[[User:Bled09|Bled09]] ([[User talk:Bled09|talk]]) 16:25, 1 May 2024 (CET)

: '''Schváleno''' [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 20:21, 7 May 2024 (CET)

== Simulace boardingu pasažéru do letadla ==

=== Popis ===
Tato práce bude podrobně zkoumat proces nástupu cestujících do letadla a srovnávat účinnost různých metod, které se při tomto procesu používají. Bude se zabývat simulací samotného boardingu, abychom lépe porozuměli, jak různé strategie ovlivňují průběh nástupu a celkový čas potřebný k dokončení této fáze cesty.

=== Cíl ===
Cílem simulace je identifikovat nejefektivnější způsob nástupu cestujících s ohledem na minimalizaci celkové doby nástupu a maximalizaci spokojenosti cestujících. Simulace bude modelovat různé metody boardingu, jako je zónový boarding, skupinový boarding a nástup podle sedadel, a analyzovat jejich vliv na celkový čas nástupu a další relevantní faktory.

=== Užitečnost ===
Výsledky simulace poskytnou užitečné poznatky pro optimalizaci procesu boardingu letadla a zlepšení cestovního zážitku cestujících.

=== Metoda a způsob simulace ===
Pro simulaci tohoto druhu budu volit agentní simulaci, kde agenti budou cestující metra. Jako nastroj pro simulaci využiji NetLogo.

=== Proměnné ===
• Metoda boardingu

• Rozložení letadla a jeho velikost

• Časový rozvrh

• Strategie priority boardingu

=== Náhodné proměnné ===
• Chování cestujících - rychlost

• Náhodné rozložení cestujících v jednotlivých zónách

• Náhodné změny v chování cestujících

• Náhodné události

=== Použita data pro nastavení simulace ===
Vzniklá studie od Jason H. Steffen: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0969699708000239

[[User:Arťom Ňorba|Arťom Ňorba]] ([[User talk:Arťom Ňorba|talk]]) 09:16, 2 May 2024 (CET)

: '''Schváleno''' [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 20:23, 7 May 2024 (CET)

== Simulace vývoje alkoholismu: Závislost, léčba a dopady na zdraví ==

=== Popis ===
Konzumace alkoholu je dlouhodobě v České republice na vysoké úrovni. Roční spotřeba alkoholu na osobu dlouhodobě dosahuje hodnoty kolem 10 litrů čistého alkoholu. Denně si alkohol dopřeje téměř 10 % dospělé populace.
Tato simulace se zaměřuje na modelování systému alkoholismu, který zahrnuje interakce mezi alkoholikem, léčbou, vyléčeným alkoholikem a genetikou. Dále zahrnuje náhodné proměnné, jako je inflace, cena alkoholu, prostředí, stres, nemoc a smrt. Simulace bude ukazovat, jak tyto faktory ovlivňují vývoj alkoholismu a účinnost léčby.

=== Cíl ===
Cílem této simulace je vytvořit model systémové dynamiky, který bude zkoumat vývoj alkoholismu u jednotlivce a jeho dopady na zdraví.

=== Užitečnost ===
Model by umožnil lépe porozumět faktorům, které přispívají k vzniku a prohlubování alkoholismu. Na základě výsledků simulace by pak mohly být navrženy a implementovány účinné politiky a programy pro prevenci a léčbu alkoholismu, které by mohly vést ke zlepšení zdraví populace a snížení nákladů spojených s alkoholismem.

=== Metoda a způsob simulace ===
Metoda a způsob simulace budou realizovány prostřednictvím nástroje Vensim, který je vhodný ke sledování změn hodnot proměnných v čase.

=== Proměnné ===
• Alkoholik
• Alkohol
• Léčba
• Vyléčený alkoholik
• Genetika

=== Náhodné proměnné ===
• Prostředí
• Cena alkoholu
• Inflace
• Stres
• Nemoc
• Smrt

=== Použitá data pro nastavení simulace ===
https://www.drogy-info.cz/zprava-o-zavislostech/souhrnna-zprava-o-zavislostech-v-cr-2022/
https://www.czso.cz/csu/czso/graf-spotreba-alkoholickych-napoju-na-1-obyvatele-v-ceske-republice

[[User:Lacb03|Lacb03]] ([[User talk:Lacb03|talk]]) 09:00, 8 May 2024 (CET)
:: '''Schváleno'''. Pozor na to, že při hodnocení bude kladen velký důraz, mimo jiné, i na komplexnost analýzy a jak byly proměnné simulace a jejich vztahy odvozeny (je třeba, aby to bylo součástí zprávy k simulaci).[[User:Oleg.Svatos|Oleg.Svatos]] ([[User talk:Oleg.Svatos|talk]]) 13:42, 9 May 2024 (CET)

== Simulace přírodního výběru ==

=== Popis ===
Simulace se zabývá vývojem jedinců v předem definovaném prostředí s možnými vlastnostmi vývoje. Simulace abstrahuje zjednodušený svět a snaží se poukázat na fungování přírodní selekce dle Charlese Darwina.

===Cíl===
Cílem simulace je ukázat a vizualizovat, jak se budou jedinci vyvíjet v rámci přežití v prostředí, kde se vyskytují i ostatní jedinci. Výsledkem jsou takový jedinci, který mají nejvyšší šanci přežít v daném prostředí. Dále budeme sledovat, jakou silou se projevují jednotlivé vlastnosti. To bude rozdílné dle nastavení prostředí.

===Užití===
Simulaci lze použít jako důkaz přírodní selekce a její vizuální interpretaci v zjednodušeném světe. Lze jej využít jako doprovodný materiál při výuce.

===Metoda a způsob simulace===
Jako nástroj pro tvorbu modelu využiji NetLogo, protože tvořím multiagentní systém.

===Prostředí===
Prostředí je dáno čtvercovou plochou. Agenti začínají a končí svůj tah po obvodu plochy. Jestliže se nedostanou na okraj na konci kola (den, který bude složen z určitého počtu ticků), zahynou. V prostředí se každé kolo generuje jídlo.

===Agenti===
Agenti jsou jedinci, kteří se přežívají v prostředí tím, že získají jídlo. Mají různé vlastnosti, které se v čase mění. Jedinec se každé kolo snaží získat, alespoň 1 jídlo, pokud získá 2, může se reprodukovat. Výsledkem se na konci dne reprodukuje, umírá nebo zůstává neměnný. Při cestě do prostoru chodí nahodile (lze aplikovat různé strategie cesty, ale není to hlavní východisko, které chci zkoumat). V průběhu cesty spotřebovávají jedinci energii v závislosti na rychlosti a velikosti. Pokud jedinci dojde energie, tak se nemůže pohybovat = zahyne. Každý reprodukovaný jedinec má změněné vlastnosti v různých závislostech. Výsledkem zkoumáme, kteří jedinci (série vlastností) se v daném prostředí vede nejlépe.
Kromě primárního cíle, se agenti snaží přežít tím, že utíkají před ostatními, kteří jeho mohou sníst.

===Vlastnosti===
Každý agent má své charakteristiky. Hlavní, které chci uplatnit je rychlost, velikost a vnímání, při předpokladu stejné zásoby energie.

• Rychlost – ovlivňuje rychlost pohybu v prostředí. Zvyšuje spotřebu energie.

• Velikost – Pokud je jedinec o x % větší než druhy, tak jej může sníst namísto jídla.

• Vnímání – Je vlastnost, do jaké vzdálenosti jedinec vidí jídlo nebo hrozbu.

===Princip===
Simulace probíhá v kolech. V jednom kole vybíhají jedinci z okraje plochy a opět se do ní vracejí viz. „Agenti“. Na konci kola, zahynou jedinci v prostoru. Ti, kteří získali 1 jídlo a vrátili se, zůstávají nemění a ti, kteří získali 2 jídla se reprodukují s mutacemi. Ve větším počtu cyklů tím docílíme toho, že přežijí jedinci s vlastnostmi lépe adaptovanými k tomu, jak prostředí funguje.

===Proměnné===
• Počet aktérů

• Počet generovaného jídla

• O kolik procent musí být jedinec větší, aby mohl sníst menšího

• Zásoba energie

===Náhodné proměnné===
• Původní umístění jedinců

• Umístění jídla

• Změna vlastností

===Data pro nastavení simulace===
Jelikož se jedná o přírodní výběr, lze se k proměnným chovat jako k jiným fenotypovým vlastnostem, tedy pro každou vlastnost může být odlišná. Avšak k odvození hodnot použiji tento článek: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3497250/

Další zdroje:

https://evolution.berkeley.edu/teach-evolution/misconceptions-about-evolution/

https://www.khanacademy.org/science/biology/her/evolution-and-natural-selection/v/introduction-to-evolution-and-natural-selection

[[User:Rubo01|Rubo01]] ([[User talk:Rubo01|talk]]) 12:06, 6 May 2024 (CET)

: Velmi obecné, konkretizujte. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 20:25, 7 May 2024 (CET)

: Pokusil jsem se zadání více konkretizovat. [[User:Rubo01|Rubo01]] ([[User talk:Rubo01|talk]]) 06:18, 9 May 2024 (CET)

== Simulácia podkladní v supermarkete ==

=== Popis ===
Simulácia sa zameriava na skúmanie vplyvu počtu pokladní na zisk supermarketu. Cieľom je zistiť, ako množstvo pokladní má najväčší pozitívny vplyv na zisk, pričom sa berú do úvahy aj dlhé fronty, ktoré môžu odradiť zákazníkov a viesť k ich odchodu.

===Agenti===
Agenti sú jednnotlivý zákazníci.

===Cíl===
Cieľom simulácie je nájsť optimálny počet pokladní a ich rýchlosť obsluhy, ktoré zabezpečia maximálny zisk pre supermarket.
Optimálny počet pokladní a rýchlosť obsluhy budú merať podľa:

• Celkový zisk supermarketu
• Dĺžka fronty na pokladniach
• Čas, ktorý trvá zákazníkom od začiatku fronty k momentu zaplatenia

===Užitočnosť===
Táto simulácia poskytne užitočné informácie o tom, ako zlepšiť prevádzku pokladní a maximalizovať zisk. Pomôže efektívnejšie riadiť personál a prispôsobiť sa meniacim sa potrebám zákazníkov.

===Metóda a spôsob simulácie===
Ako nástroj na tvorbu modelu použijem NetLogo

===Premenné===
• Počet pokladní
• Rýchlosť obsluhy pokladní
• Počet zákazníkov

===Náhodné premenné===
Všetky premenné budú náhodné premenné.

===Dáta===
Historické údaje o príchode zákazníkov do supermarketu, vrátane "peak hours" a priemerných tokov zákazníkov. Priemerné časy obsluhy pri pokladniach založené na pozorovateľných údajoch.

[[User:Lavd01|Lavd01]] ([[User talk:Lavd01|talk]]) 16:10, 6 May 2024 (CET)

: Dokud jsme měli ještě v programu zařazené diskrétní simulace, toto byla naprosto typická úloha právě na ně (dokonce byla ve slidech) a odkázal bych Vás na Simprocess. V tomto případě Simprocess už k dispozici není, lze to řešit jinými nástroji, např. AnyLogicem, které jsme ale nedělali. Řešení v NetLogu je možné, bude ale poměrně pracné. Nicméně, pokud na tom trváte, tak '''schváleno''' a budu zvědav, jak se to bude lišit od řešení v Simprocessu. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 20:30, 7 May 2024 (CET)

== Simulace úspěšnosti studentů ==

=== Popis ===
Simulace se zaměřuje na zkoumání vlivu různých faktorů, jako je typ školy, pohlaví studenta, věk, typ adresy, velikost rodiny, stav spoluobývání rodičů, úroveň vzdělání matky, úroveň vzdělání otce, povolání matky a povolání otce, na akademický výkon a úspěch studentů ve školním vzdělávání.

===Agenti===
Agenti jsou studenty

=== Cíl ===
Cílem simulace je analyzovat vliv sociodemografických faktorů na úspěšnost studentů a vzdělávací výsledky. Cílem je identifikovat klíčové determinanty akademického výkonu studentů a zkoumat strategie pro zlepšení rovnosti ve vzdělávání a přístupu k němu.

=== Užitečnost ===
Tato simulace poskytne užitečné poznatky pro pedagogy, politické rozhodovatele, školní administrátory a výzkumníky. Pedagogové ji mohou využít k porozumění, jak různé sociodemografické charakteristiky studentů ovlivňují akademické výsledky a přizpůsobit intervence podle potřeby. Politici ji mohou využít k navrhování politik založených na důkazech, které mají za cíl snížit nerovnosti ve vzdělávacích výsledcích. Školní administrátoři ji mohou využít k efektivnímu alokování zdrojů a implementaci cílených podpůrných programů. Výzkumníci ji mohou využít k zkoumání komplexních interakcí mezi různými sociodemografickými faktory a úspěchem studentů.

=== Metoda a způsob simulace ===
Jako prostředek pro tvorbu modelu použiju NetLogo.

=== Proměnné ===
• Pohlaví studenta (F nebo M)
• Věk
• Typ adresy (městská nebo venkovská)
• Velikost rodiny (menší nebo rovno 3 nebo větší než 3)
• Stav spoluobývání rodičů (žijí spolu nebo odděleně)
• Úroveň vzdělání matky (0-4)
• Úroveň vzdělání otce (0-4)

=== Náhodné proměnné ===
• Motivace ke studiu

=== Dáta ===
Hodnoty proměnných budou založeny na datasetu (Student achievement in secondary education of two Portuguese schools. - https://www.kaggle.com/datasets/larsen0966/student-performance-data-set/data), přičemž distribuce a charakteristiky každé proměnné budou odpovídat empirickým datům.

: Není mi úplně jasné, jak by měla taková simulace vypadat. Můžete konkretizovat? Ideálně i s obrázky, [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 20:30, 7 May 2024 (CET)
: 1. Vizuální Představení: V NetLogo bude scéna připomínat třídu s 30 studenty (agenti), kde každý student bude reprezentován jako agent s unikátním ID.
: 2. Nastavení Atributů: V levém panelu bude možné pomocí sliderů a vstupních polí měnit atributy každého studenta.
: 3. Interaktivní Úpravy: Uživatelé budou moci dynamicky upravovat tyto atributy a okamžitě vidět, jak se změny promítnou do inicializace agentů v modelu.
: 4. Modelování Úspěšnosti: Po nastavení atributů a spuštění modelu se pro každého studenta vypočítá hodnota úspěšnosti. Tento výpočet bude založen na předem definovaném modelu, který zahrne : kombinaci významných atributů a jejich vliv na akademický výkon
: 5. Bez Dynamických Interakcí: Vzhledem k absenci časových a interakčních dat bude simulace provádět jednorázový výpočet úspěšnosti bez sledování dynamických změn v čase.
: 6. Zobrazení Úspěšnosti: Po dokončení modelování bude každý student v třídě (scéně) mít přiřazenou hodnotu úspěšnosti, která bude zobrazena vedle jeho ikony nebo v datové tabulce pod : : scénou.
: 7. Statistické Grafy: Pod vizualizací třídy budou prezentovány různé statistické grafy, včetně:
: * Distribuce Úspěšnosti: Histogram nebo boxplot ukazující rozložení úspěšnosti mezi studenty.
: * Distribuce Motivace: Podobné grafy pro motivaci a další číselné atributy.
: * Korelační Grafy: Scatter ploty nebo jiné grafy zobrazující korelace mezi úspěšností a jednotlivými atributy, aby bylo možné identifikovat faktory s největším vlivem.
: 8. Plánované Rozšíření Modelu: Po prvotní analýze a identifikaci významných korelací plánuju rozšířit model o další zajímavé atributy, které mohou mít vliv na úspěšnost studentů: Počet : hodin strávených studiem, Počet absencí, Konzumace alkoholu,a další relevantní faktory zahrnuté v datasetu

== Vplyv odlesňovania v Amazónií na globálne otepľovanie ==

=== Popis ===
Táto simulácia sa zameriava na analýzu odlesňovania v Amazónií a jeho vplyv na globálne otepľovanie. Hlavným cieľom je študovať, ako zmeny v rozlohe lesných porastov ovplyvňujú teplotu, vlhkosť a iné environmentálne faktory.

===Agenti===
1. Lesníci: Agenti zodpovední za rozhodovanie o odlesňovaní.

2. Stromy: Agenti reprezentujúci lesný porast v oblasti simulácie.

3. Senzor: Agenti sledujúci teplotu, vlhkosť a iné v rôznych častiach oblasti.

=== Cíl ===
Cieľom simulácie je analyzovať, ako rôzne úrovne odlesňovania ovplyvňujú teplotu a ďalšie environmentálne faktory v danej oblasti.

=== Užitečnost ===
Simulácia poskytuje užitočný nástroj na preskúmanie dopadov odlesňovania na miestne klimatické podmienky a globálne otepľovanie. Vďaka vizualizácie sa vytvára priestor pre lepšie pochopenie procesov, ktoré sa dejú v dôsledku odlesňovania Amazónie. Na základe simulácie je viditeľné aký vplyv má odlesňovanie na teplotu a vlhkosť v oblasti a na celosvetové klimatické zmeny a pomáha tak identifikovať optimálne stratégie riadenia lesníctva z hľadiska ochrany klímy.

=== Metoda a způsob simulace ===
Simulácia bude používať agent-based modelovanie NetLogo, kde jednotlivé entity (agenti) budú reagovať na zmeny vo svojom prostredí a vykonávať určité akcie na základe stanovených pravidiel.

1. Inicializácia: Na začiatku simulácie sa definuje topografia, rozmiestnenie stromov a miesto lesníkov.

2. Krok simulácie: V každom kroku lesníci rozhodujú o tom, koľko stromov odstránia a kde. Potom sa aktualizuje stav stromov a environmentálne faktory.

3. Vyhodnotenie: Po určenom počte krokov sa vyhodnotia zmeny v teplote, vlhkosti a iných faktoroch.

=== Proměnné ===
• Počet senzorov = 5

• Lesná plocha: Miera lesného porastu v oblasti simulácie, môže byť vyjadrená ako počet stromov alebo pomer lesného pokrytia vzhľadom na celkovú plochu.

• Teplota

• Vlhkosť

=== Náhodné proměnné ===
• Úroveň odlesňovania: Percento stromov odstránených lesníkmi, čo ovplyvňuje veľkosť a rozlohu lesného pokrytia.

• Počet lesníkov

=== Dáta ===
• Global Forest Watch (https://www.globalforestwatch.org/): Poskytuje dáta o odlesňovaní a lesných pokryvkách z celého sveta, vrátane histórie odlesňovania a zmeny lesných ploch.

• NASA Earth Observing System Data and Information System (EOSDIS) (https://earthdata.nasa.gov/): NASA ponúka širokú škálu dát o poveternostných podmienkach, teplotách, vlhkosti a ďalších environmentálnych faktoroch pomocou svojich satelitných misií.

• WorldClim (https://www.worldclim.org/): Poskytuje voľne dostupné globálne klimatické dáta, vrátane teploty, zrážok a iných klimatických premenných, ktoré môžu byť použité na simuláciu klimatických podmienok v rôznych oblastiach.

• Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) (http://www.fao.org/faostat/en/#data): FAO poskytuje štatistické dáta o lesníctve a odlesňovaní, vrátane údajov o množstve odlesnených ploch v rôznych krajinách a regiónoch.

[[User:Drgv00|Drgv00]] ([[User talk:Drgv00|talk]]) 15:44, 7 May 2024 (CET)

== Simulace plastového znečištění oceánů ==

=== Popis ===
Simulace se zaměřuje na aktuální problém znečištění oceánů plastem. Oceány se neustále znečišťují, ale je i vynaložené úsilí toto znečištění mitigovat. Tato simulace reflektuje oba aspekty problematiky. Simulace ukáže interakci úklidových lodí a hromadícího se plastu v oblasti Great Pacific Garbage Patch.

=== Cíl ===
Cílem simulace je zkoumat mitigační schopnosti úklidových lodí v oblasti Great Pacific Garbage Patch a navrhnout hrubý plán projektu, který by symbolizoval optimální počet nasazených úklidových lodí pro efektivní odbyt plastu a hlavní faktory příspívající do navyšujícího se znečištění.

=== Užitečnost ===
Výsledky této simulace mohou bý užitečné jak pro laiky, kterým přehledně vizualizuje akutní problematiku z hlediska znečištění oceánů, tak pro experty, kteří na základě výsledků mohou sledovat trendy znečištění na základě zkoumaných faktorů - zda je možné nalézt řešení, které vyústí v rychlejší odbyt plastu v oceánech, než jeho přísun. Též je vhodné identifikovat faktory, které nejvíce přispívají znečištění.

=== Metoda a způsob simulace ===
Nejsem si jistý, zda vytvářím moc komplikovaný návrh, tak rozděluji agenty na kategorie co si myslím, že by bylo zásadní, a co naopak dodatečné.

Základ:

Simulace bude modelována jakožto agentní simulace pomocí nástroje NetLogo. Mezi agenty lze řadit úklidové lodě a samotné plastové částice.

Rozšíření:

Autora napadlo přidat i lodě, které naopak znečištění způsobují (cca 70% odpadu v mořích způsobují právě lodě). Též je jedním z nápadů přidat jako agenta mořského živočicha, který by přílišnou vysokou koncentrací znečištění "trpěl", a dostatečnou mitigací znečištění naopak mohl existovat relativně bez problému.

=== Proměnné ===
Nejsem si jistý, zda vytvářím moc komplikovaný návrh, tak rozděluji proměnné na kategorie co si myslím, že by bylo zásadní, a co naopak dodatečné.

Základ:

• Množství vypouštěného plastu

• Koncentrace plastu na km^2

• Kapacita úklidové lodě

• Rychlost úklidové lodě

• Rychlost oceánských proudů (přísun plastu)

Rozšíření:

• Velikost plastu (mikroplast, mesoplast, makroplast, megaplast)

• Kategorie plastu (Typ H, N, P, F)

• Persistence plastu (schopnost přetrvávat na jednom místě)

• Geografická lokalizace vypouštění plastu

• Vertikální pozice plastu (pokud se plast objeví, jestli je moc hluboko na zachycení lodí)

=== Náhodné proměnné ===
• Události (katastrofy, dobrovolnické akce pro sběr plastu)

• Počasí (povětrnostní podmínky)

• Lidská činnost (změna legislativy, spotřeba plastových výrobků)

=== Použitá data pro nastavení simulace ===
• Především: https://theoceancleanup.com/great-pacific-garbage-patch/

• https://powerknot.com/2023/02/20/how-ships-are-fueling-the-global-plastic-pollution-crisis/

• https://www.earthdata.nasa.gov/learn/articles/ocean-plastic

• https://marine.copernicus.eu/explainers/phenomena-threats/plastic-pollution/from-plastic-marine-pollution

• https://www.geographyrealm.com/how-ocean-currents-move-pollution-around-the-world/

• https://theoceancleanup.com/ocean-plastic/

[[User:Kovs04|Kovs04]] ([[User talk:Kovs04|talk]]) 21:52, 7 May 2024 (CET)

== Simulácia: predikcia počtu obyvateľov Slovenskej republiky ==

=== Popis ===

Práca bude simulovať vývoj počtu obyvateľov Slovenska do budúcna. Do úvahy sa bude brať viacero faktorov, ktoré můžu ovplyvňovať vývoj počtu obyvateľov, preto sa budem snažiť o čo najprenejšie výsledky a aby simulácia zohľadňovala dostatočné mnžostvo faktorov a bola komplexná. Simulácia bude založená iba na reálnych dostupných štatistických dátach a nebude obsahovať žiadne náhodné premenné.

=== Prostredie ===
Simulácia bude prebiehať v prostredí Vensim.

=== Cieľ ===
Predpovedať a graficky znázorniť dlhodobý vývoj počtu obyvateľov SR (napríklad 150 rokov dopredu). Popísať trend rastu/poklesu obyvateľov. Projekcia pôrodnosti, úmrtnosti. Aký faktor ovplyňuje vývoj populácie najviac? Akú rolu v tomto hrajú ostatné faktory?

=== Premenné ===

• počet obyvateľov

• prírastok

• úbytok

• imigrácia

• emigrácia

• úmrtnost

• porodnosť

• a ďalšie podľa potreby

=== Dáta ===
Vstupné dáta budú podľa najlepšieho formátu vybrané z:

https://www.statista.com/statistics/1009083/total-population-slovakia-1950-2020/.

https://www.worldometers.info/world-population/slovakia-population/.

https://worldpopulationreview.com/countries/slovakia-population

[[User:Simon kavicky|Simon]] ([[User talk:Simon kavicky|talk]]) 11:06, 8 May 2024 (CET)
:: '''Schváleno'''. Pozor na to, že při hodnocení bude kladen velký důraz, mimo jiné, i na komplexnost analýzy a jak byly proměnné simulace a jejich vztahy odvozeny (je třeba, aby to bylo součástí zprávy k simulaci).[[User:Oleg.Svatos|Oleg.Svatos]] ([[User talk:Oleg.Svatos|talk]]) 13:47, 9 May 2024 (CET)

== Simulace profitability nových finančních produktů při zohlednění rizika nedobytnosti pohledávek a ceny zdrojů ==

=== Cíl ===
Cílem je vytvořit nástroj pro podporu prvnotního nastavení RPSN (poplatku a/nebo sazby) nově nabízeného finančního produktu podle míry rizika nedobytnosti pohledávek a ceny zdrojů za účelem zajištění profitability. Nástroj by měl být parametrizovatelný na základě potřeb finanční organizace, včetně možnosti upravit simulaci podle analýzy vlastních historických dat z již nabízených produktů – viz část o datech níže.

=== Využití ===
Uživateli by měli být pracovníci z oddělení finančních institucí zodpovění za pricing produktů a služeb. Protože se jedná o netechnické uživatele s vysokou úrovní kvalifikace v jiném oboru, měla by být simulace spustitelná z "frontendu" – úvodní obrazovky, která umožňuje zadat finanční nebo statistické vstupy popisující historická data a cenu zdrojů. V případě nezadání některé z hodnot se použijí rozumné předdefinovnaé hodnoty.

=== Metoda a prostředí simulace ===
Monte Carlo, Excel. Záměrem je vytvoření rozsáhlejší a vícekrát iterované simulace pro zajištění kvalitního výsledku na základě statistických informací o historických datech na již spuštěných, podobných typech produktů.

=== Proměnné ===
Vzhledem ke zvolené metodě budou generovány řádově stovky záznamů o fiktivních úvěrech, jejichž parametry budou odpovídat statisticky určeným rozdělením na základě vstupního datasetu popsaného níže. Zásadní je přitom informace, zda úvěrový produkt "defaultoval" – zda byl nebo nebyl splacen ze strany klienta. Jedná se o binární závislou proměnnou, určenou na základě výše úvěru, příjmu klienta a případně dalších vybraných veličin dostupných v datech, jejichž hodnota bude určována na základě zjištěného rozdělení pravděpodobnosti. Sledovaná závislá proměnná bude určena na základě překročení prahové hodnoty váženým součtem ostatních veličin, přičemž správnost stanovení prahové hodnoty a vah bude ověřena vůči vstupnímu datasetu.
Na vstupu se bude očekávat parametr ceny zdrojů a případně statistické informace.
Výstupním parametrem bude "break-even" RPSN, nad kterou by již měl být produkt profitabilní. U skutečných produktů by bylo nutné určit sazbu, poplatek nebo jejich kombinaci; jedná se nicméně o ryze obchodní rozhodnutí, protože sazby a poplatky jsou typicky technicky převeditelné.

=== Data využitá pro přípravu simulace ===
Využití skutečných dat je problematické z hlediska regulací, kterým bankovní instituce podléhají. Bude proto statisticky zpracován vstupní dataset [https://app.datacamp.com/learn/courses/credit-risk-modeling-in-python] z výukové aplikace, ale uživatel bude mít také možnost zadat jiné statistické informace na základě vlastní analýzy (nebo informací od příslušného oddělení).

[[User:Budj07|Budj07]] ([[User talk:Budj07|talk]]) 20:17, 9 May 2024 (CET)

:: '''Schváleno'''.[[User:Oleg.Svatos|Oleg.Svatos]] ([[User talk:Oleg.Svatos|talk]]) 10:37, 10 May 2024 (CET)

== Simulace implementace SW projektu pro potřeby projektového řízení ==

=== Cíl ===
Cílem této simulace je vytvořit model systémové dynamiky softwarového projektu, který zohlední známé proměnné i prvek náhody a pomůže zkoumat vliv jednotlivých faktorů a vzájemné ovlivňování v důležitých parametrech projektu

=== Využití ===
Model by mohl být použit při naceňování, stanovení termínu dodání, nebo odhadu míry rizika. Mohl by být použit i na modelování důsledků změn v projektu.

=== Metoda a prostředí simulace ===
Simulace bude realizována prostřednictvím nástroje Vensim.

=== Proměnné ===
. Scope
. Costs
. Time
. Resources
. Quality
. Risk

=== Náhodné proměnné ===

nemoc výpověď dovolená chyba v analýze

=== Zdroje ===

LI, Suinan. A generic model of project management with Vensim. 2008. Master's Thesis. Universiteteti Agder/Agder University.
https://uia.brage.unit.no/uia-xmlui/bitstream/handle/11250/137043/Suinan_Li.pdf?sequence=1

BESTEIRO, Élen Nara Carpim; DE SOUZA PINTO, Jefferson; NOVASKI, Olívio. Success factors in project management. Business management dynamics, 2015, 4.9.
https://web.archive.org/web/20180420205905id_/http://bmdynamics.com/issue_pdf/bmd110530a-%2019-34.pdf

[[User:Pavl11|Pavl11]] ([[User talk:Pavl11|talk]]) 20:30, 9 May 2024 (CET)

:: '''Schváleno.''' Pozor na to, že při hodnocení bude kladen velký důraz, mimo jiné, i na komplexnost analýzy a jak byly proměnné simulace a jejich vztahy odvozeny (je třeba, aby to bylo součástí zprávy k simulaci).[[User:Oleg.Svatos|Oleg.Svatos]] ([[User talk:Oleg.Svatos|talk]]) 10:38, 10 May 2024 (CET)

== Simulace účinnosti očkování na šíření nákazy ==

=== Popis ===

Simulace bude řešit problematiku očkování a její účinnosti proti agresivní nákaze. Bude možné si nastavit počet obyvatel (hustotu zalidnění), počáteční počet očkovaných lidí, agresivitu a dobu nakaženosti (tedy možného úmrtí a přenosu).

=== Cíl ===

Poukázat na fakt, že očkování má velký dopad na boj proti agresivním a rychle se šířícím nákazám.

=== Užitečnost ===

Simulace nám může ukázat, jak se nákazy šíří a jak moc velký vliv má proočkovanost lidí na šíření nemoci.

=== Metoda a způsob simulace ===

Simulace v aplikaci NetLogo

=== Proměnné ===
- Počet obyvatel v oblasti

- Počet počátečně očkovaných lidí

- Počet počátečně nakažených lidí

- Pravděpodobnost nákazy při kontaktu

- Pravděpodobnost úmrtí na nákazu

- Doba nakažení (nemoci)

- Účinnost očkování (pravděpodobně by to chtělo taky zahrnout)

- Při jakém procentu se lidi začnou hromadně očkovat a míra, kolik lidí se nechá očkovat

- Umístění vzniku tornáda

=== Náhodné proměnné ===

- Síla imunity

- Rychlost, směr a obecně kontakty agentů

- Přenos nákazy

=== Použitá data pro nastavení simulace ===

Data si bude moci člověk pomocí posuvníků nastavit sám. Pokud bude potřeba nastavit počáteční hodnoty dle nějaké konkrétní nemoci, data ještě dodám.

[[User:Sedp11|Sedp11]] ([[User talk:Sedp11|talk]]) 11:45, 10 May 2024 (CET)

== Simulace evakuace při zemětřesení v Japonsku ==

=== Popis ===
V této práci se pokusím nasimulovat evakuaci osob při zemětřesení v Japonsku, konkrétně v centru města Nagoya.

=== Cíl ===
Hlavním účelem je zachytit takový scénář, který bude dále možné využít k analýze dopadů na infrastrukturu a obyvatelstvo po zemětřesení. Dále by mohlo být možné identifikovat ideální trasy k evakuaci či naopak oblasti, kterým se vyhnout.

=== Metoda a způsob simulace ===
Plánuji použít nástroj NetLogo, mělo by se jednat o multiagentní simulaci.

=== Agenti ===
Osoby/Budovy/Úkryty

=== Proměnné ===
• Rozložení úkrytů
• Zalidnění oblasti
• Stav osoby
• Rychlost osoby
• Stav budovy
• Kapacita úkrytu

=== Náhodné proměnné ===
• Rozhodnutí k evakuaci
• Síla zemětřesení
• Úroveň paniky

=== Data ===
• https://www.city.nagoya.jp/bosaikikikanri/cmsfiles/contents/0000154/154013/06_english_jishin_naka.pdf: mapa znázorňující umístění evakuačních úkrytů, očekávanou intenzitu zemětřesení a pravděpodobnost ztekucení/sesuvu půdy

• https://www.citypopulation.de/en/japan/nagoya/23106__naka_ku/: zalidnění oblasti, věkové rozložení obyvatelstva

• https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnds/34/1/34_41/_pdf/-char/ja: studie pro inspiraci

[[User:Helm07|Helm07]] ([[User talk:Helm07|talk]]) 12:25, 10 May 2024 (CET)