Simulace.info - User contributions [en]

SS 2017/2018/cs

2018-06-16T06:56:51Z

Xhyvv00:

{{DISPLAYTITLE:LS 2017/2018}}

Semestrální práce (simulace) z letního semestru 2017/2018. Sem přidejte odkaz na stránku s Vaší prací. Nejprve je třeba nechat schválit [[Assignment_SS_2017/2018/cs|zadání práce]].

=Vypracovaná témata LS 2017/2018=
* [[Simulace úspor na důchod ve zvoleném kraji v ČR (Monte Carlo)]] - Jan Marek Slabihoud, slaj09
* [[Můj život aneb jak poznat tu pravou (NetLogo)]] - Mai Duc Anh, maid01
* [[Simulace pohybu zavazadel na letišiti (SIMPROCESS)]] - Daniel Navrátil, navd00
* [[Simulace_jizdy_v_dopravni_zacpe]] - Daniel Nejezchleb, xnejd00
* [[Optimalizace_provozu_školní_jídelny]] - Ulrika Anna Jagošová, xjagu00
* [[Simulace činnosti kavárny (Vensim)]] - Mariia Alekseeva
* [[Simulace vícejazyčné komunity (NetLogo)]] - Marina Lushnikova, xlusm05
* [[Simulace_automatizovaneho_nakladani_kamionu]] (NetLogo) - Kenan Dervisevic, derk01
* [[Optimalizace po%C4%8Dtu provozoven rychl%C3%A9ho ob%C4%8Derstven%C3%AD nov%C3%A9ho podniku ve m%C4%9Bstech %C4%8CR (Monte Carlo)]] - Nguyen Van Thanh, xngut65
* [[Simulace vývoje slávy kapely (Vensim)]] - Luboš Tomandl, xtoml29
* [[Simulace výběru pokladny na prodejně (SIMPROCESS)]] - Jan Hazdra, xhazj03
* [[Simulace pastviny (NetLogo)]] - Jan Reindl, xreij15
* [[Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století]] - Vojtěch Hyvnar, xhyvv00

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-15T22:54:12Z

Xhyvv00:

Připravil jsem všechna data, procedury [krom základního vzorce a vztahu vstupních dat] a UI a zjistil jsem, že na své mašině ''nejspíše'' nedokáži spustit takhle velkou simulaci.

Strávil jsem nad tím nemalou dobu, tak tady nechám alespoň popis se zdrojovým kódem pro budoucí generace a pro mě, až to budu moci s lepší mašinou (doufejme) dokončit.
__TOC__

== Základní údaje ==

'''Název simulace:''' Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

'''Datum zpracování:''' LS 2017/18

'''Autor:''' Vojtěch Hyvnar

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo 6.0.3

== Definice problému ==

Začátkem 16. století došlo ve Svaté říši římské, konkrétně na území dnešního Německa, k reformaci církve, kdy na základě učení Martina Luthera vzniklo nové vyznání - luteránství. Luteránství se z Wittenbergu, kde Martin Luther učil, rozšířilo na velkou část německého území a také do některých ostatních částí Svaté říše římské - například území dnešní Francie, Rakouska, Švýcarska či Belgie. Luteránství se však nerozšířilo na celé území dnešního Německa, část regionů zůstala katolická.

Tento model simuluje šíření luteránství v Německu, z Wittenbergu do ostatních regionů v závislosti na jejich geopolitických vlastnostech. Model je tvořen na mapě sestávající z historických regionů Svaté říše římské, které se nacházely na území dnešního Německa. Mapa pokrývá celé dnešní Německo a historické regiony Svaté říše římské zasahují do částí sousedních zemí, konkrétně do Francie, Polska, Rakouska, Belgie a Švýcarska.

=== Cíl ===

Cílem simulace je zjistit, jak geopolitická situace jednotlivých regionů ovlivňuje adaptaci nové víry a co by muselo vést k tomu, aby se celé území dnešního Německa stalo plně luteránské.

Model a jeho parametry jsou samozřejmě velice zjednodušeným odrazem reality, jelikož se jedná o opravdu komplexní problém.

== Metoda ==

Pro vytvoření simulace jsem zvolil NetLogo, jelikož mi přišlo, že pomocí něj dokáži nejlépe nasimulovat pohyb osob po mapě Evropy (respektive její části). Simulaci by šlo jistě provést i jinak, a to pomocí zakomponování vzdáleností daných měst a území od Wittenbergu. Byl to jeden z přístupů, které jsem zvažoval a chtěl do simulace zakomponovat, avšak po ručním změření všech vzdáleností mi došlo, že bude nejspíše rozumnější použít pouze vlastností mapy a fyzické vzdálenosti vynechat.

== Detailní popis modelu ==

Pro co nejpřesnější simulaci na už tak ne úplně přesných datech je počátek modelu nastaven na letopočet 1500, i když samotná Lutherova filozofie se začala po Německu šířit až zhruba v roce 1517.

=== Mapa jako základ modelu ===

V 16. století obsahovala Svatá říše římská celkem 10 říšských krajů, což byly vyšší územně-správní celky říše. Kromě dnešního Německa tyto kraje pokrývaly část dnešního Polska, Rakousko, Belgii, Nizozemsko a část Francie. Vzhledem k tomu, že záměrem simulace bylo zkoumání luteránství pouze na území Německa, říšské kraje a země, které toto území nepokrývaly (tzn. Rakouský a Burgundský kraj, dále například země Koruny České či Švýcarsko), jsem z mapy vyřadil. Na mapě tedy zbylo těchto 8 krajů pokrývající německé území:
[[File:Nemecko.png|300px|thumb|right|Mapa daných říšských krajů, na které se odehrává simulace.]]
*Bavorský kraj
*Francký kraj
*Hornorýnský kraj
*Švábský kraj
*Dolnorýnsko-Vestfálský kraj
*Kraj porýnských kurfiřtství
*Hornosaský kraj
*Dolnosaský kraj

''(pozn. Kraj porýnských kurfiřtství vznikl po sněmu v roce 1512 a Hornosaský a Dolnosaský kraj vznikly po rozdělení Saského kraje)''

Dané říšské kraje jsem poté rozdělil do menších oblastí - dle městských států či jiných historických území.

Každá oblast má na mapě svou specifickou, unikátní barvu korespondující s barevnou paletou NetLoga. Díky této barevné paletě dokážu v simulaci rozlišit obyvatele jednotlivých oblastí a upravit jejich chování a parametry. Tato mapa je pak obklopena černou barvou značící zbytek Evropy a modrou barvou značící moře (no-go zones). Tvorba mapy byla časově dost náročná, ve finále jsem použil celkem 69 barev pro 69 oblastí, kdy na jeden říšský kraj připadá v průměru zhruba 9 oblastí. Jednotlivé říšské kraje jsem od sebe barevně odlišil, ale vzhledem k tomu, že krajní odstíny (tmavé a světlé) jednotlivých barev částečně splývají, na první pohled nemusí být úplně zřejmé zařazení některých oblastí.

Mapa je pak v jednom z prvních kroků importována do modelu. Menší problém je zde ten, že při importu pro NetLogo docela velkého obrázku (zhruba 2000px * 2000px) dojde ke zmenšení (v modelu jsem použil velikost 400px * 400px, a patches o velikosti 1 pixel) obrázku a v místech, kde se dvě barvy potkávají, dojde ke klasickému blendu dvou barev a vzniku pixelů s odstíny jiných barev [nejsem grafický expert, nikdy jsem nezjistil, co se v těchto situacích vlastně děje], což způsobuje možné vytvoření části obyvatelstva jinde, než by měli správně vytvoření být měli. Toto je však opravdu minimální množina vytvořených agentů, a proto se tímto problémem zabývat nemusím. Kde však bylo potřeba tento problém ošetřit byli vytvoření luteráni jelikož jejich výskyt na začátku simulace musí být jen a pouze v oblasti Wittenbergu. Barva jejich území je proto super-unikátní a nemělo by docházet k vytvoření této barvy blendem dvou dalších někde jinde na mapě.

=== Vstupní data ===

Vzhledem k tomu, že se jedná o projekt časově velmi vzdálený dnešní době, nebylo úplně nejjednodušší získat potřebná data případně vůbec vymyslet, jaká data použít. Považoval jsem za důležité získat a použít data o počtu obyvatel jednotlivých území, ale jelikož sčítání lidu v době minulé nebylo moc praktikováno, ''kompletní'' data o počtech obyvatel kterékoli evropské země de facto neexistují. Známe jen hrubý počet obyvatel v zemi samotné (v Německu v roce 1500 to bylo údajně kolem 12 milionů, v celé Evropě pak necelých 60 milionů obyvatel) a také počty obyvatel zhruba stovky německých měst. Ostatní cifry můžou být jen a pouze spekulativní. Z toho důvodu jsem se rozhodl, že počet obyvatel jednotlivých území v modelu bude reprezentován počtem obyvatel jejich mocenských celků v roce 1500. <ref name = "pocet"> BAIROCH, P., BATOU, J., & CHÈVRE, P. (1988). La population des villes européennes, 800-1850: banque de données et analyse sommaire des résultats = The population of European cities, 800-1850 : data bank and short summary of results. Genève, Droz. </ref>

Tam, kde to bylo zjistitelné, jsem zároveň využil také údajů o počtech obyvatel v daných regionech a městech v roce 1600, čili o 100 let později. Z těchto dat jsem poté vypočetl koeficient růstu počtu obyvatel v těchto oblastech za 1 týden [základní časová jednotka v modelu]:

''k = [obyvatelstvo(1600)/obyvatelstvo(1500)]^(1/100) / 52''

Kde tento údaj (počet obyvatel za 100 let) nebyl dostupný, koeficient se jednoduše rovnal jedné.

Důležitým údajem, plně vypůjčeným z modelu Davide Cantoniho, <ref name = "Cantoni"> CANTONI D. Adopting a New Religion: The Case of Protestantism in 16th Century Germany, Economic Journal, Vol. 122, N. 560 (May 2012): pp. 502–531. Dostupné online z: [http://www.davidecantoni.net/pdfs/adopting_a_new_religion_201108.pdf] </ref> je podíl toho, jak dané území přispívalo na výdaje Impéria. Velikosti tohoto příspěvku byly počítány v holandských zlatých a vypočítaly se z velikosti vojska, kterým dané území přispělo do armády. Tento ukazatel dle mého dokáže alespoň částečně zachytit důležitost postavení daného regionu v celé říši, a tudíž také fakt, jak snadno či těžce budou lidé v tomto regionu náchylní ke konverzi. Tento údaj jsem pojmenoval jako "prispevek".

Všechna území mají také svůj typ vlády, jak ukazuje následující seznam:

*Abbey - opatství - 1
*Bishopric - diecéze - 1
*County - hrabství - 5
*Duchy - vévodství - 12
*Electorate - kurfiřtství - 1
*Free Imperial City - Svobodné říšské město - 29
*Landgraviate - lankrabství - 1
*Margraviate - markrabství - 3
*Prince-archbishopric - kníže-arcibiskupství - 1
*Prince-bishopric - kníže-biskupství - 12
*Principality - knížectví - 3

Jak lze vidět, nejčastěji se zde vyskytuje svobodné říšské město, následně pak kníže-biskupství a vévodství. 5 typů vlády se zde vyskytuje pouze jedinkrát. Forma vlády v daném regionu také ovlivňuje náchylnost obyvatel ke konvertování.

=== Procedury modelu ===
...nejdůležitější procedury využívající níže popsané parametry.

==== go /co se stane každý týden/ ====
Procedura, která říká, co se každý týden stane.
Jednoduše v krocích:
* Pokud jsou všichni obyvatelé luterání, zastav simulaci.
* Všichni luteráni nad 14 let (minimální věk pro přesvědčování ostatního obyvatelstva) přesvědčují katolíky ke konverzi
* Všichni katolíci nad 14 let (dtto) přesvědčují luterány ke konverzi
* Všichni neluteráni se pohnou skrze proceduru o 0.5 bodu
* Všichni luteráni se pohnou skrze proceduru o zvolenou velikost
* Všichni lidé, kteří mají tu možnost, reevalují své náboženství
* Všichni nad 14 let se rozmnožují
* Všichni umírají
* Všichni stárnou

to go
if all? turtles [ lutheran? ]
[ stop ]

ask turtles with [ lutheran? and age > 14 * 52 ] [ ; minimalni vek pro nejake presvedcovani je 14
persuade-catholics
]
ask turtles with [ catholic? and age > 14 * 52 ] [
persuade-lutherans
]
ask turtles with [ not lutheran? ] [
move-non-lutheran 0.5
]
ask turtles with [ lutheran? ] [
move-lutheran rychlost-sireni
]
ask turtles [
reevaluate-religion
reproduce (14 * 52) population-growth
die-for-reasons
set age age + 1
]
week-counter
tick
end

==== persuade-catholics a persuade-lutherans ====
Zásadní procedury, které slouží ke konvertování na druhou stranu. Bohužel jsem nepřišel na správný vztah toho vstupní dat pro ideální přiblížení se výsledku, proto tyhle procedury nejsou zdaleka funkční.

to persuade-catholics
let chyceny one-of turtles-here with [ catholic? and not converted?]
if (chyceny != nobody ) - tady měla jít podmínka
[ ask chyceny [
set converted? true
set-lutheranism
set datum-konverze ticks
set persuaded-catholics persuaded-catholics + 1 ]
]
end

==== move-lutheran [a move-nonlutheran] ====
Pohyb luteránů po mapě. Vstupují zde do hry parametry ''dist'', neboli velikost pohybu, a také nadseni-pro-martina (parametr přechodu přes hranice, viz níže). U neluteránů je pak nadseni-pro-martina nahrazeno parametrem cestovatelske-choutky se stejným principem.

to move-lutheran [ dist ]
right random 30
left random 30
let turn one-of [ -50 50 ]
while [
[ pcolor ] of patch-ahead 1 = 20 or
[ pcolor ] of patch-ahead 1 = 98]
[
set heading heading + turn
]
if [ pcolor ] of patch-ahead 1 != home-color [
if random-float 100 < nadseni-pro-martina [ forward dist ]
]
if [ pcolor ] of patch-ahead 1 = home-color [
forward dist
]
end

==== reevaluate-religion ====
Proces, kdy daný člověk zvažuje své náboženství a s ním přechod k ateismu.

to reevaluate-religion
if ticks mod reeval-freq = 0 [
if (lutheran? and ticks - datum-konverze > 52) [
if random 100 < reeval-chance-lutheran [
convert-to-atheism
set self-converted-lutherans-to-atheism self-converted-lutherans-to-atheism + 1
]
]
if (catholic? and ticks - datum-konverze > 52) [
if random 100 < reeval-chance-catholic [
convert-to-atheism
set self-converted-catholics-to-atheism self-converted-catholics-to-atheism + 1
]
]
]
end
==== die-for-reasons ====
...aneb umírání buď kvůli stáří nebo z různých, náhodných, neznámých příčin.

to die-for-reasons
if age > 35 * 12 and random-float 100 < 1 [ set i-see-dead-people i-see-dead-people + 1 die ]
if random-float 100 < 0.0001 [ set i-see-dead-people i-see-dead-people + 1 die ]
end

Parametry jsou ještě detailně popsány níže, zde je důležité poznamenat 1% týdenní šanci na úmrtí při věku nad 35 let. Tato míra má totiž úzký vztah s mírou růstu obyvatelstva.

==== reproduce ====
...neboli rozmnožování obyvatelstva.
Pokud je věk vyšší než nastavené minimum pro rozmnožování (14 let, viz níže), pohlaví je ženské, dochází s určitou pravděpodobností k rozmnožování dané skupiny. Tato pravděpodobnost je založena na koeficientu růstu v daném regionu (viz výše). Ten má hodnoty kolem jedné (přičítám jedničku, pokud je růst v daném regionu záporný, hodnota je menší než 1, pokud kladný, pak větší než 1). Zde je násoben dvěma, jelikož díky omezení na pohlaví je potřeba pro vyrovnání se míře umírání nad 35 let mít zhruba stejnou pravděpodobnost narození. Vzhledem k tomu, že žen je pouze polovina, byla by míra umírání dvojnásobně větší.

Jednotlivé regiony mají svůj koeficient růstu a díky jeho drobným rozdílům mezi regiony dochází k pomalé změně struktury obyvatelstva.

to reproduce [ min-age mira-rozrustani ] ; rozmnozovani
if (age >= min-age and random-float 100.0 < 2 * mira-rozrustani and gender = "female") [
hatch 1 [
set age 0
set-gender
if lutheran? [ set-lutheranism set converted? false set born-lutheran born-lutheran + 1]
if catholic? [ set-catholicism set converted? false set born-catholic born-catholic + 1 ]
if atheist? [ set-atheist set converted? false set born-atheist born-atheist + 1]
]
]
end

=== Parametry modelu ===
...neboli co všechno v modelu nastavuji

==== Vlastnosti všech lidí [turtles-own] ====
Vzhledem k tomu, že lidi jsou lidi a mají všichni stejné vlastnosti, nemám zde potřebu dávat některé ze skupin zvláštní vlastnosti, a proto je mám všechny takhle globálně.

*age - věk daného člověka - důležité pro reprodukci, šíření víry, a také umírání
*gender - pohlaví daného člověka - důležité pro reprodukci
*population-growth -
*lutheran? - zda je daný člověk luterán
*catholic? - zda je daný člověk katolík
*atheist? - zda je daný člověk ateista [logicky má daný člověk aktivní vždy jen jednu z těchto tří hodnot]
*converted? - zda byl daný člověk v minulosti konvertován (z katolíka na luterána a vice versa). Předpokládám, že pokud jednou takhle člověk konvertoval, podruhé už ho na druhou stranu nikdo nepřesvědčí a v tomto modelu obsahujícím dvě náboženství už je jediná možnost pouze přechod na ateismus.
*home-color - barva domácího území, na kterém se člověk rodí. Tato barva je použitá při posuzování pohybu přes hranice.
*datum-konverze - kdy (číslo ticku/týdne) došlo ke konverzi (pokud k ni došlo). Tato hodnota je pak použitá při reevaluaci náboženství (člověk přemýšlí o ateismu nejdříve až rok po konverzi)
*prispevek - výše zmíněný příspěvek na výdaje impérie
*home-type - typ území

==== Parametry UI ====

*pocet-luteranu - neboli kolik kluků se ve Wittenbergu objeví. Co známe je, že měl Wittenberg v roce 1500 zhruba 2000 obyvatel. Otázkou je, kolik z nich bylo luterány hned ze startu, a tudíž kolik z nich chceme vypustit do světa. 2000 je zde defaultní hodnota a zároveň maximum, minimum je pak 1 (neboli samotný Martin Luther).

*cestovatelske-choutky - jelikož je jasné, že lidé se ze svých bydlišť a sídel moc nehýbali a nestěhovali, je potřeba zamezit, aby nám na mapě vesničané někam neutekli. Tento parametr, procentuálně vyjádřen, říká, jaká je šance, že když se člověk z daného území dostane ke hranicím, že tyto hranice přeleze a vydá se dále. Toto omezení se vztahuje jen na neluterány, jelikož v případě zamezení pohybu osob luteránům, model by nám byl úplně k ničemu. Defaultně je tato hodnota 0, ale v podstatě se dá, myslím si, uvažovat jakákoli hodnota do 5%.

*nadseni-pro-martina - de facto cestovatelské choutky pro luterány. Jedná se opět jenom šanci přechodu přes hranice a víc nic, takže v případě velice entuziastických šiřitelů víry můžeme uvažovat klidně velká procenta.

*rychlost-sireni - trochu v návaznosti na nadšení, tato hodnota říká, jak rychle chceme, aby se luteráni pohybovali a snažili se šířit svou víru. Hranice jsou od 0 do 2 [jednotky pohybu].

*reeval-freq - neboli frekvence (v týdnech), jak často má daná osoba rozvažovat (evaluovat), zda opustit své náboženství a stát se ateistou a nebo si žít dále zbožným životem. Defaultní hodnota je zde 52 týdnů, čili jednou za rok, minimum je 4 týdny a maximum pak 10 let (předpokládám, že alespoň dvakrát za život si každý řekl, jestli to má všechno smysl či ne. Na tuto volbu jsou pak navázány dvě další...

*reeval-chance-lutheran - procentuální šance toho, že při jedné evaluaci dojde ke konverzi luterána k ateismu.

*reeval-chance-catholic - dtto

==== Parametry pevně dané ====

*age - průměrná délka života byla v 16. století zhruba 35 let, proto všichni lidé dostanou na začátku simulace hodnotu věku odpovídající náhodnému číslu mezi 0 a 35. Násobím 52, jelikož rok má (zhruba) 52 týdnů. Stejně tak všechny ostatní proměnné související s věkem.
to set-age
set age random 36 * 52
end

*min-age - tohle je parametr, nepřekvapivě, minimálního věku. Jedná se o minimální věk, kdy je možné porodit potomka. I když jsem si vědom toho, že v době dávno minulé byl věk průměrný prokreace nižší než dnes, mé morální hodnoty mi nedovolí zvolit tuto hodnotu nižší než 14.

*generování pohlaví člověka - zde jsem zvolil staré dobré 50/50 pro rozdělení mužů a žen.
to set-gender
ifelse random 2 = 0
[ set gender "male" ]
[ set gender "female" ]
end

*úmrtnost při překročení očekávané délky žití - jakmile je člověk starší 35 let, je jeho šance na umření 1% každý týden. Věřím, že hodně z nás by se místo pondělního vstávání do práce/školy kolikrát radši ani neprobouzelo, lidé v modelu tuto situaci zažijí na vlastní kůži a hrajou každé pondělí (každý tick) ruskou ruletu se stomístným bubnem a jedním ostrým nábojem. V rámci modelování je to dle mého celkem elegantní řešení, nenapadla mě lepší alternativa.
if age > 35 * 12 and random-float 100 < 1 [ set i-see-dead-people i-see-dead-people + 1 die ]

*úmrtnost kdykoli a z jakýchkoli příčin - podobně jako výše. Vzhledem k tomu, že ani moderní medicína nezná odpovědi na všechny otázky, nevidím důvod, proč by středověcí doktoři měli být v tomto ohledu lepší. Každý týden mají lidé šanci, že z nějakého důvodu umřou. Může se jednat o běžnou nemoc, úraz, mor, živelnou pohromu, nehodu na dálnici [humor], cokoli. Šance je opravdu malá, není potřeba to přehánět.
if random-float 100 < 0.0001 [ set i-see-dead-people i-see-dead-people + 1 die ]

*Kdy nejdříve po konverzi (lutheran -> catholic nebo naopak) může dojít k reevaluaci náboženství, respektive kdy nejdříve po konverzi začne člověk přemýšlet o ateismu. Viz datum-konverze a reeval-freq. Zde jsem zvolil celkem diplomatickou hodnotu, a to 52 týdnů neboli 1 rok.

=== Globální proměnné a jak jsem k nim přišel ===

Pomocí globálních proměnných počítám některé základní ukazatele spojené s jednotlivými náboženstvími:

*self-converted-catholics-to-atheism - kolik katolíků samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*self-converted-lutherans-to-atheism - kolik luteránů samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*born-lutheran - počet narozených luteránů za období
*born-catholic - počet narozených katolíků za období
*born-atheist - počet narozených ateistů za období
*persuaded-catholics - kolik katolíků bylo "přesvědčeno" luterány ke konverzi
*persuaded-lutherans - kolik luteránů bylo "přesvědčeno" katolíky ke konverzi
*i-see-dead-people - počet lidí, kteří od začátku simulace zemřeli
*tydny - proměnná, která počítá číslo týdnu v daném roce
to week-counter
set tydny tydny + 1
if tydny = 53 [
set tydny 1
]
end
--na začátku nastavím tydny = 0, při každém ticku zvednu týden o 1, pokud by měl tick dostat počet týdnů na 53, counter se resetuje a týdny jsou opět 0

=== Sledované ukazatele ===

Kromě výše zmíněných globálních proměnných sleduji také:

*současný rok
let rok-mod floor ( ticks / 52 )
report 1500 + rok-mod
*celkovou populaci
report count turtles
*počet luteránů běhajících po mém světě
report count turtles with [ lutheran? ]
*počet katolíků běhajících po mém světě
report count turtles with [ catholic? ]
*počet ateistů běhajících po mém světě
report count turtles with [ atheist? ]

Celkové počty příslušníků jednotlivých náboženství, počty narozených příslušníků jednotlivých náboženství a počty konvertovaných katolíků a luteránů jsou sledovány také v grafech.

===Vzhled uživatelského rozhraní===
Na obrázku lze vidět, jak všechny výše popsané parametry a ukazatele vypadají pohromadě.

[[File:UI_luterani.png|800px|bottom]]

==Výsledky==
Bohužel žádné nejsou.

==Zdrojový kód==
Obsahuje *.nlogo model se dvěma *.nls soubory, upravenou mapu a *.xlsx soubor obsahující všechny údaje o regionech.

[[File:Xhyvv00 source.zip]]

==Reference==
Podklad pro mapu 1: ThePrussianRussian, Imperial Circles of Germany. Dostupné online z: [https://theprussianrussian.deviantart.com/art/Imperial-Circles-of-Germany-715843892]

Podklad pro mapu 2: Wikipedie, dostupné online z: [https://en.wikipedia.org/wiki/Imperial_Circle]

NetLogo dictionary, online [https://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/dictionary.html]

NetLogo programming guide, online [https://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/programming.html]

File:Xhyvv00 source.zip

2018-06-15T22:50:01Z

Xhyvv00:

File:UI luterani.png

2018-06-15T22:48:47Z

Xhyvv00:

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-15T22:45:16Z

Xhyvv00:

Připravil jsem všechna data, procedury [krom základního vzorce a vztahu vstupních dat] a UI a zjistil jsem, že na své mašině ''nejspíše'' nedokáži spustit takhle velkou simulaci.

Strávil jsem nad tím nemalou dobu, tak tady nechám alespoň popis se zdrojovým kódem pro budoucí generace a pro mě, až to budu moci s lepší mašinou (doufejme) dokončit.
__TOC__

== Základní údaje ==

'''Název simulace:''' Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

'''Datum zpracování:''' LS 2017/18

'''Autor:''' Vojtěch Hyvnar

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo 6.0.3

== Definice problému ==

Začátkem 16. století došlo ve Svaté říši římské, konkrétně na území dnešního Německa, k reformaci církve, kdy na základě učení Martina Luthera vzniklo nové vyznání - luteránství. Luteránství se z Wittenbergu, kde Martin Luther učil, rozšířilo na velkou část německého území a také do některých ostatních částí Svaté říše římské - například území dnešní Francie, Rakouska, Švýcarska či Belgie. Luteránství se však nerozšířilo na celé území dnešního Německa, část regionů zůstala katolická.

Tento model simuluje šíření luteránství v Německu, z Wittenbergu do ostatních regionů v závislosti na jejich geopolitických vlastnostech. Model je tvořen na mapě sestávající z historických regionů Svaté říše římské, které se nacházely na území dnešního Německa. Mapa pokrývá celé dnešní Německo a historické regiony Svaté říše římské zasahují do částí sousedních zemí, konkrétně do Francie, Polska, Rakouska, Belgie a Švýcarska.

=== Cíl ===

Cílem simulace je zjistit, jak geopolitická situace jednotlivých regionů ovlivňuje adaptaci nové víry a co by muselo vést k tomu, aby se celé území dnešního Německa stalo plně luteránské.

Model a jeho parametry jsou samozřejmě velice zjednodušeným odrazem reality, jelikož se jedná o opravdu komplexní problém.

== Metoda ==

Pro vytvoření simulace jsem zvolil NetLogo, jelikož mi přišlo, že pomocí něj dokáži nejlépe nasimulovat pohyb osob po mapě Evropy (respektive její části). Simulaci by šlo jistě provést i jinak, a to pomocí zakomponování vzdáleností daných měst a území od Wittenbergu. Byl to jeden z přístupů, které jsem zvažoval a chtěl do simulace zakomponovat, avšak po ručním změření všech vzdáleností mi došlo, že bude nejspíše rozumnější použít pouze vlastností mapy a fyzické vzdálenosti vynechat.

== Detailní popis modelu ==

Pro co nejpřesnější simulaci na už tak ne úplně přesných datech je počátek modelu nastaven na letopočet 1500, i když samotná Lutherova filozofie se začala po Německu šířit až zhruba v roce 1517.

=== Mapa jako základ modelu ===

V 16. století obsahovala Svatá říše římská celkem 10 říšských krajů, což byly vyšší územně-správní celky říše. Kromě dnešního Německa tyto kraje pokrývaly část dnešního Polska, Rakousko, Belgii, Nizozemsko a část Francie. Vzhledem k tomu, že záměrem simulace bylo zkoumání luteránství pouze na území Německa, říšské kraje a země, které toto území nepokrývaly (tzn. Rakouský a Burgundský kraj, dále například země Koruny České či Švýcarsko), jsem z mapy vyřadil. Na mapě tedy zbylo těchto 8 krajů pokrývající německé území:
[[File:Nemecko.png|300px|thumb|right|Mapa daných říšských krajů, na které se odehrává simulace.]]
*Bavorský kraj
*Francký kraj
*Hornorýnský kraj
*Švábský kraj
*Dolnorýnsko-Vestfálský kraj
*Kraj porýnských kurfiřtství
*Hornosaský kraj
*Dolnosaský kraj

''(pozn. Kraj porýnských kurfiřtství vznikl po sněmu v roce 1512 a Hornosaský a Dolnosaský kraj vznikly po rozdělení Saského kraje)''

Dané říšské kraje jsem poté rozdělil do menších oblastí - dle městských států či jiných historických území.

Každá oblast má na mapě svou specifickou, unikátní barvu korespondující s barevnou paletou NetLoga. Díky této barevné paletě dokážu v simulaci rozlišit obyvatele jednotlivých oblastí a upravit jejich chování a parametry. Tato mapa je pak obklopena černou barvou značící zbytek Evropy a modrou barvou značící moře (no-go zones). Tvorba mapy byla časově dost náročná, ve finále jsem použil celkem 69 barev pro 69 oblastí, kdy na jeden říšský kraj připadá v průměru zhruba 9 oblastí. Jednotlivé říšské kraje jsem od sebe barevně odlišil, ale vzhledem k tomu, že krajní odstíny (tmavé a světlé) jednotlivých barev částečně splývají, na první pohled nemusí být úplně zřejmé zařazení některých oblastí.

Mapa je pak v jednom z prvních kroků importována do modelu. Menší problém je zde ten, že při importu pro NetLogo docela velkého obrázku (zhruba 2000px * 2000px) dojde ke zmenšení (v modelu jsem použil velikost 400px * 400px, a patches o velikosti 1 pixel) obrázku a v místech, kde se dvě barvy potkávají, dojde ke klasickému blendu dvou barev a vzniku pixelů s odstíny jiných barev [nejsem grafický expert, nikdy jsem nezjistil, co se v těchto situacích vlastně děje], což způsobuje možné vytvoření části obyvatelstva jinde, než by měli správně vytvoření být měli. Toto je však opravdu minimální množina vytvořených agentů, a proto se tímto problémem zabývat nemusím. Kde však bylo potřeba tento problém ošetřit byli vytvoření luteráni jelikož jejich výskyt na začátku simulace musí být jen a pouze v oblasti Wittenbergu. Barva jejich území je proto super-unikátní a nemělo by docházet k vytvoření této barvy blendem dvou dalších někde jinde na mapě.

=== Vstupní data ===

Vzhledem k tomu, že se jedná o projekt časově velmi vzdálený dnešní době, nebylo úplně nejjednodušší získat potřebná data případně vůbec vymyslet, jaká data použít. Považoval jsem za důležité získat a použít data o počtu obyvatel jednotlivých území, ale jelikož sčítání lidu v době minulé nebylo moc praktikováno, ''kompletní'' data o počtech obyvatel kterékoli evropské země de facto neexistují. Známe jen hrubý počet obyvatel v zemi samotné (v Německu v roce 1500 to bylo údajně kolem 12 milionů, v celé Evropě pak necelých 60 milionů obyvatel) a také počty obyvatel zhruba stovky německých měst. Ostatní cifry můžou být jen a pouze spekulativní. Z toho důvodu jsem se rozhodl, že počet obyvatel jednotlivých území v modelu bude reprezentován počtem obyvatel jejich mocenských celků v roce 1500. <ref name = "pocet"> BAIROCH, P., BATOU, J., & CHÈVRE, P. (1988). La population des villes européennes, 800-1850: banque de données et analyse sommaire des résultats = The population of European cities, 800-1850 : data bank and short summary of results. Genève, Droz. </ref>

Tam, kde to bylo zjistitelné, jsem zároveň využil také údajů o počtech obyvatel v daných regionech a městech v roce 1600, čili o 100 let později. Z těchto dat jsem poté vypočetl koeficient růstu počtu obyvatel v těchto oblastech za 1 týden [základní časová jednotka v modelu]:

''k = [obyvatelstvo(1600)/obyvatelstvo(1500)]^(1/100) / 52''

Kde tento údaj (počet obyvatel za 100 let) nebyl dostupný, koeficient se jednoduše rovnal jedné.

Důležitým údajem, plně vypůjčeným z modelu Davide Cantoniho, <ref name = "Cantoni"> CANTONI D. Adopting a New Religion: The Case of Protestantism in 16th Century Germany, Economic Journal, Vol. 122, N. 560 (May 2012): pp. 502–531. Dostupné online z: [http://www.davidecantoni.net/pdfs/adopting_a_new_religion_201108.pdf] </ref> je podíl toho, jak dané území přispívalo na výdaje Impéria. Velikosti tohoto příspěvku byly počítány v holandských zlatých a vypočítaly se z velikosti vojska, kterým dané území přispělo do armády. Tento ukazatel dle mého dokáže alespoň částečně zachytit důležitost postavení daného regionu v celé říši, a tudíž také fakt, jak snadno či těžce budou lidé v tomto regionu náchylní ke konverzi. Tento údaj jsem pojmenoval jako "prispevek".

Všechna území mají také svůj typ vlády, jak ukazuje následující seznam:

*Abbey - opatství - 1
*Bishopric - diecéze - 1
*County - hrabství - 5
*Duchy - vévodství - 12
*Electorate - kurfiřtství - 1
*Free Imperial City - Svobodné říšské město - 29
*Landgraviate - lankrabství - 1
*Margraviate - markrabství - 3
*Prince-archbishopric - kníže-arcibiskupství - 1
*Prince-bishopric - kníže-biskupství - 12
*Principality - knížectví - 3

Jak lze vidět, nejčastěji se zde vyskytuje svobodné říšské město, následně pak kníže-biskupství a vévodství. 5 typů vlády se zde vyskytuje pouze jedinkrát. Forma vlády v daném regionu také ovlivňuje náchylnost obyvatel ke konvertování.

=== Procedury modelu ===
...nejdůležitější procedury využívající níže popsané parametry.

==== go /co se stane každý týden/ ====
Procedura, která říká, co se každý týden stane.
Jednoduše v krocích:
* Pokud jsou všichni obyvatelé luterání, zastav simulaci.
* Všichni luteráni nad 14 let (minimální věk pro přesvědčování ostatního obyvatelstva) přesvědčují katolíky ke konverzi
* Všichni katolíci nad 14 let (dtto) přesvědčují luterány ke konverzi
* Všichni neluteráni se pohnou skrze proceduru o 0.5 bodu
* Všichni luteráni se pohnou skrze proceduru o zvolenou velikost
* Všichni lidé, kteří mají tu možnost, reevalují své náboženství
* Všichni nad 14 let se rozmnožují
* Všichni umírají
* Všichni stárnou

to go
if all? turtles [ lutheran? ]
[ stop ]

ask turtles with [ lutheran? and age > 14 * 52 ] [ ; minimalni vek pro nejake presvedcovani je 14
persuade-catholics
]
ask turtles with [ catholic? and age > 14 * 52 ] [
persuade-lutherans
]
ask turtles with [ not lutheran? ] [
move-non-lutheran 0.5
]
ask turtles with [ lutheran? ] [
move-lutheran rychlost-sireni
]
ask turtles [
reevaluate-religion
reproduce (14 * 52) population-growth
die-for-reasons
set age age + 1
]
week-counter
tick
end

==== persuade-catholics a persuade-lutherans ====
Zásadní procedury, které slouží ke konvertování na druhou stranu. Bohužel jsem nepřišel na správný vztah toho vstupní dat pro ideální přiblížení se výsledku, proto tyhle procedury nejsou zdaleka funkční.

to persuade-catholics
let chyceny one-of turtles-here with [ catholic? and not converted?]
if (chyceny != nobody ) - tady měla jít podmínka
[ ask chyceny [
set converted? true
set-lutheranism
set datum-konverze ticks
set persuaded-catholics persuaded-catholics + 1 ]
]
end

==== move-lutheran [a move-nonlutheran] ====
Pohyb luteránů po mapě. Vstupují zde do hry parametry ''dist'', neboli velikost pohybu, a také nadseni-pro-martina (parametr přechodu přes hranice, viz níže). U neluteránů je pak nadseni-pro-martina nahrazeno parametrem cestovatelske-choutky se stejným principem.

to move-lutheran [ dist ]
right random 30
left random 30
let turn one-of [ -50 50 ]
while [
[ pcolor ] of patch-ahead 1 = 20 or
[ pcolor ] of patch-ahead 1 = 98]
[
set heading heading + turn
]
if [ pcolor ] of patch-ahead 1 != home-color [
if random-float 100 < nadseni-pro-martina [ forward dist ]
]
if [ pcolor ] of patch-ahead 1 = home-color [
forward dist
]
end

==== reevaluate-religion ====
Proces, kdy daný člověk zvažuje své náboženství a s ním přechod k ateismu.

to reevaluate-religion
if ticks mod reeval-freq = 0 [
if (lutheran? and ticks - datum-konverze > 52) [
if random 100 < reeval-chance-lutheran [
convert-to-atheism
set self-converted-lutherans-to-atheism self-converted-lutherans-to-atheism + 1
]
]
if (catholic? and ticks - datum-konverze > 52) [
if random 100 < reeval-chance-catholic [
convert-to-atheism
set self-converted-catholics-to-atheism self-converted-catholics-to-atheism + 1
]
]
]
end
==== die-for-reasons ====
...aneb umírání buď kvůli stáří nebo z různých, náhodných, neznámých příčin.

to die-for-reasons
if age > 35 * 12 and random-float 100 < 1 [ set i-see-dead-people i-see-dead-people + 1 die ]
if random-float 100 < 0.0001 [ set i-see-dead-people i-see-dead-people + 1 die ]
end

Parametry jsou ještě detailně popsány níže, zde je důležité poznamenat 1% týdenní šanci na úmrtí při věku nad 35 let. Tato míra má totiž úzký vztah s mírou růstu obyvatelstva.

==== reproduce ====
...neboli rozmnožování obyvatelstva.
Pokud je věk vyšší než nastavené minimum pro rozmnožování (14 let, viz níže), pohlaví je ženské, dochází s určitou pravděpodobností k rozmnožování dané skupiny. Tato pravděpodobnost je založena na koeficientu růstu v daném regionu (viz výše). Ten má hodnoty kolem jedné (přičítám jedničku, pokud je růst v daném regionu záporný, hodnota je menší než 1, pokud kladný, pak větší než 1). Zde je násoben dvěma, jelikož díky omezení na pohlaví je potřeba pro vyrovnání se míře umírání nad 35 let mít zhruba stejnou pravděpodobnost narození. Vzhledem k tomu, že žen je pouze polovina, byla by míra umírání dvojnásobně větší.

Jednotlivé regiony mají svůj koeficient růstu a díky jeho drobným rozdílům mezi regiony dochází k pomalé změně struktury obyvatelstva.

to reproduce [ min-age mira-rozrustani ] ; rozmnozovani
if (age >= min-age and random-float 100.0 < 2 * mira-rozrustani and gender = "female") [
hatch 1 [
set age 0
set-gender
if lutheran? [ set-lutheranism set converted? false set born-lutheran born-lutheran + 1]
if catholic? [ set-catholicism set converted? false set born-catholic born-catholic + 1 ]
if atheist? [ set-atheist set converted? false set born-atheist born-atheist + 1]
]
]
end

=== Parametry modelu ===
...neboli co všechno v modelu nastavuji

==== Vlastnosti všech lidí [turtles-own] ====
Vzhledem k tomu, že lidi jsou lidi a mají všichni stejné vlastnosti, nemám zde potřebu dávat některé ze skupin zvláštní vlastnosti, a proto je mám všechny takhle globálně.

*age - věk daného člověka - důležité pro reprodukci, šíření víry, a také umírání
*gender - pohlaví daného člověka - důležité pro reprodukci
*population-growth -
*lutheran? - zda je daný člověk luterán
*catholic? - zda je daný člověk katolík
*atheist? - zda je daný člověk ateista [logicky má daný člověk aktivní vždy jen jednu z těchto tří hodnot]
*converted? - zda byl daný člověk v minulosti konvertován (z katolíka na luterána a vice versa). Předpokládám, že pokud jednou takhle člověk konvertoval, podruhé už ho na druhou stranu nikdo nepřesvědčí a v tomto modelu obsahujícím dvě náboženství už je jediná možnost pouze přechod na ateismus.
*home-color - barva domácího území, na kterém se člověk rodí. Tato barva je použitá při posuzování pohybu přes hranice.
*datum-konverze - kdy (číslo ticku/týdne) došlo ke konverzi (pokud k ni došlo). Tato hodnota je pak použitá při reevaluaci náboženství (člověk přemýšlí o ateismu nejdříve až rok po konverzi)
*prispevek - výše zmíněný příspěvek na výdaje impérie
*home-type - typ území

==== Parametry UI ====

*pocet-luteranu - neboli kolik kluků se ve Wittenbergu objeví. Co známe je, že měl Wittenberg v roce 1500 zhruba 2000 obyvatel. Otázkou je, kolik z nich bylo luterány hned ze startu, a tudíž kolik z nich chceme vypustit do světa. 2000 je zde defaultní hodnota a zároveň maximum, minimum je pak 1 (neboli samotný Martin Luther).

*cestovatelske-choutky - jelikož je jasné, že lidé se ze svých bydlišť a sídel moc nehýbali a nestěhovali, je potřeba zamezit, aby nám na mapě vesničané někam neutekli. Tento parametr, procentuálně vyjádřen, říká, jaká je šance, že když se člověk z daného území dostane ke hranicím, že tyto hranice přeleze a vydá se dále. Toto omezení se vztahuje jen na neluterány, jelikož v případě zamezení pohybu osob luteránům, model by nám byl úplně k ničemu. Defaultně je tato hodnota 0, ale v podstatě se dá, myslím si, uvažovat jakákoli hodnota do 5%.

*nadseni-pro-martina - de facto cestovatelské choutky pro luterány. Jedná se opět jenom šanci přechodu přes hranice a víc nic, takže v případě velice entuziastických šiřitelů víry můžeme uvažovat klidně velká procenta.

*rychlost-sireni - trochu v návaznosti na nadšení, tato hodnota říká, jak rychle chceme, aby se luteráni pohybovali a snažili se šířit svou víru. Hranice jsou od 0 do 2 [jednotky pohybu].

*reeval-freq - neboli frekvence (v týdnech), jak často má daná osoba rozvažovat (evaluovat), zda opustit své náboženství a stát se ateistou a nebo si žít dále zbožným životem. Defaultní hodnota je zde 52 týdnů, čili jednou za rok, minimum je 4 týdny a maximum pak 10 let (předpokládám, že alespoň dvakrát za život si každý řekl, jestli to má všechno smysl či ne. Na tuto volbu jsou pak navázány dvě další...

*reeval-chance-lutheran - procentuální šance toho, že při jedné evaluaci dojde ke konverzi luterána k ateismu.

*reeval-chance-catholic - dtto

==== Parametry pevně dané ====

*age - průměrná délka života byla v 16. století zhruba 35 let, proto všichni lidé dostanou na začátku simulace hodnotu věku odpovídající náhodnému číslu mezi 0 a 35. Násobím 52, jelikož rok má (zhruba) 52 týdnů. Stejně tak všechny ostatní proměnné související s věkem.
to set-age
set age random 36 * 52
end

*min-age - tohle je parametr, nepřekvapivě, minimálního věku. Jedná se o minimální věk, kdy je možné porodit potomka. I když jsem si vědom toho, že v době dávno minulé byl věk průměrný prokreace nižší než dnes, mé morální hodnoty mi nedovolí zvolit tuto hodnotu nižší než 14.

*generování pohlaví člověka - zde jsem zvolil staré dobré 50/50 pro rozdělení mužů a žen.
to set-gender
ifelse random 2 = 0
[ set gender "male" ]
[ set gender "female" ]
end

*úmrtnost při překročení očekávané délky žití - jakmile je člověk starší 35 let, je jeho šance na umření 1% každý týden. Věřím, že hodně z nás by se místo pondělního vstávání do práce/školy kolikrát radši ani neprobouzelo, lidé v modelu tuto situaci zažijí na vlastní kůži a hrajou každé pondělí (každý tick) ruskou ruletu se stomístným bubnem a jedním ostrým nábojem. V rámci modelování je to dle mého celkem elegantní řešení, nenapadla mě lepší alternativa.
if age > 35 * 12 and random-float 100 < 1 [ set i-see-dead-people i-see-dead-people + 1 die ]

*úmrtnost kdykoli a z jakýchkoli příčin - podobně jako výše. Vzhledem k tomu, že ani moderní medicína nezná odpovědi na všechny otázky, nevidím důvod, proč by středověcí doktoři měli být v tomto ohledu lepší. Každý týden mají lidé šanci, že z nějakého důvodu umřou. Může se jednat o běžnou nemoc, úraz, mor, živelnou pohromu, nehodu na dálnici [humor], cokoli. Šance je opravdu malá, není potřeba to přehánět.
if random-float 100 < 0.0001 [ set i-see-dead-people i-see-dead-people + 1 die ]

*Kdy nejdříve po konverzi (lutheran -> catholic nebo naopak) může dojít k reevaluaci náboženství, respektive kdy nejdříve po konverzi začne člověk přemýšlet o ateismu. Viz datum-konverze a reeval-freq. Zde jsem zvolil celkem diplomatickou hodnotu, a to 52 týdnů neboli 1 rok.

=== Globální proměnné a jak jsem k nim přišel ===

Pomocí globálních proměnných počítám některé základní ukazatele spojené s jednotlivými náboženstvími:

*self-converted-catholics-to-atheism - kolik katolíků samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*self-converted-lutherans-to-atheism - kolik luteránů samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*born-lutheran - počet narozených luteránů za období
*born-catholic - počet narozených katolíků za období
*born-atheist - počet narozených ateistů za období
*persuaded-catholics - kolik katolíků bylo "přesvědčeno" luterány ke konverzi
*persuaded-lutherans - kolik luteránů bylo "přesvědčeno" katolíky ke konverzi
*i-see-dead-people - počet lidí, kteří od začátku simulace zemřeli
*tydny - proměnná, která počítá číslo týdnu v daném roce
to week-counter
set tydny tydny + 1
if tydny = 53 [
set tydny 1
]
end
--na začátku nastavím tydny = 0, při každém ticku zvednu týden o 1, pokud by měl tick dostat počet týdnů na 53, counter se resetuje a týdny jsou opět 0

=== Sledované ukazatele ===

Kromě výše zmíněných globálních proměnných sleduji také:

*současný rok
let rok-mod floor ( ticks / 52 )
report 1500 + rok-mod
*celkovou populaci
report count turtles
*počet luteránů běhajících po mém světě
report count turtles with [ lutheran? ]
*počet katolíků běhajících po mém světě
report count turtles with [ catholic? ]
*počet ateistů běhajících po mém světě
report count turtles with [ atheist? ]

Celkové počty příslušníků jednotlivých náboženství, počty narozených příslušníků jednotlivých náboženství a počty konvertovaných katolíků a luteránů jsou sledovány také v grafech.

===Vzhled uživatelského rozhraní===
Na obrázku lze vidět, jak všechny výše popsané parametry a ukazatele vypadají pohromadě.

==Výsledky==
Bohužel žádné nejsou.

==Reference==
Podklad pro mapu 1: ThePrussianRussian, Imperial Circles of Germany. Dostupné online z: [https://theprussianrussian.deviantart.com/art/Imperial-Circles-of-Germany-715843892]

Podklad pro mapu 2: Wikipedie, dostupné online z: [https://en.wikipedia.org/wiki/Imperial_Circle]

NetLogo dictionary, online [https://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/dictionary.html]

NetLogo programming guide, online [https://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/programming.html]

Growth and Underinvestment/cs

2018-06-14T21:57:54Z

Xhyvv00: /* Reference */

{{DISPLAYTITLE:Růst a nedostatečné investice}}

Růst a nedostatečné investice je jedním z [[System_Archetypes/cs|jedenácti systémových archetypů]] v oblasti systémového myšlení, sociálních a dynamických systémů. Je charakterizován tím, že je růst v dané společnosti omezován a blíží se limitu, který lze odstranit či odložit pomocí kapacitních investic. Namísto toho však dochází ke snížení poptávky či výkonu, což vede k omezování a snižování dalších investic a také snižování kapacity. <ref name="Kim">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.73 ISBN 1883823188.</ref>. Investicemi jsou zde tedy zejména přidání či zlepšení fyzické kapacity, školení personálu, zlepšení organizační struktury či zlepšení pracovního procesu.<ref name = "Mildeová1">MILDEOVÁ, Stanislava a Viktor VOJTKO. Systémová dynamika. V Praze: Oeconomica, 2003, s.54, ISBN 80-245-0626-2. </ref>
__TOC__
==Ůvod==
Archetyp růstu a nedostatečných investic se projevuje v situacích, kdy daná společnost omezuje svůj vlastní rozvoj tím, že nedostatečně investuje. To znamená, že podnik tvoří nižší kapacity, než je potřeba pro uspokojení zvyšující se poptávky zákazníků. Firma pak není schopná dosáhnout svého potenciálního růstu navzdory tomu, že všichni zaměstnanci na něm pracují naplno.

Jedinec či organizace zažívá růst poptávky a příležitostí, které pomalu začínají převyšovat kapacitu. Tento nedostatek kapacity vede ke snížení výkonu a horším výsledkům. Díky tomu klesají požadavky či poptávka na udržování vyšších výkonů a výsledků. Tento pokles je brán jako důvod pro neinvestování do zvýšení budoucí kapacity, i když by měl být považován za pravý opak, tudíž symptom toho, že jsou investice nedostatečné a je potřeba je zvýšit. Ve výsledku se jako jediné východisko jeví úplně ukončit výrobu či vyhledat jiné příležitosti.<ref name="Kim2">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.74 ISBN 1883823188.</ref>.

==Základní struktura==
Archetyp růstu a nedostatečných investic pracuje se čtyřmi základními proměnnými/faktory:
[[File:Behaviour over time.png|300px|thumb|right|Obr. 1: Vývoj jednotlivých faktorů růstu a nedostatečných investic v čase. <ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>
]]
*Poptávka [Demand]
*Kapacita [Capacity]
*Pociťovaná potřeba pro investice [Perceived Need to Invest]
*Investice do kapacity [Capacity Investments & Capacity Reductions]

Tyto faktory jsou vzájemně provázané mnohem těsněji, než je tomu u jiných archetypů. Pociťovaná potřeba pro investice zvyšuje samotné investice, které ovlivní kapacitu, která poté ovlivní poptávku. Rozdíl mezi kapacitou a poptávkou ovlivňuje pociťovanou potřebu pro investice, čímž se uzavírá smyčka. Samotný růst je pak ovlivňován různými způsoby, v závislosti na podmínkách v dané firmě.

Na obrázku č.1 lze vidět vývoj těchto čtyř proměnných v čase a s nimi také několik zajímavých momentů, ke kterým při jejich interakci dochází. V čase "A" dochází k převyšování kapacity poptávkou, což zvyšuje pociťovanou potřebu pro investice. Po malé prodlevě, jejíž velikost se liší v závislosti na podniku, dojde k investicím do kapacity a kapacita se díky tomu začíná zvedat. Čas "B" popisuje moment, kdy začíná kapacita převyšovat poptávku (jelikož poptávka díky předchozí nedostatečné kapacitě klesat) a pociťovaná potřeba pro investování je de facto nulová, jelikož v očích vedení funguje vše, jak má. Se stále rostoucí kapacitou je firma schopna dostávat všem potřebám zákazníků, což má za následek opětovné zvedání poptávky, která roste tak dlouho, až dochází k opětovnému převýšení kapacity v bodě "C" a cyklus se opakuje.

Problém však je ten, že v realitě firma s největší pravděpodobností nebude schopna přitahovat zákazníky zpět po každém navýšení kapacity a dochází tak k odlivu zákazníků ke konkurenci. V takovém případě dochází k tomu, že se poptávka nedokáže zvednou včas (v čase "D"), čemuž se firma přizpůsobí snížením kapacity na potřebnou odpovídající míru - čas "E". Poptávka pak klesá ještě níže, tím pádem dojde k opětovnému snižování kapacity a tento postup se může opakovat až do doby, dokud firma není nucena odejít z trhu.

==Diagram kauzální smyčky==
Diagram kauzální smyčky růstu a nedostatečných investic v základní podobě je v podstatě rozšířenou verzí archetypu [[Limits_to_Growth/cs|meze růstu]], kde je zpomalující akce součástí další stabilizační smyčky s externím standardem a prodlením.<ref name = "Mildeová2">MILDEOVÁ, Stanislava a Viktor VOJTKO. Systémová dynamika. V Praze: Oeconomica, 2003, s.54, ISBN 80-245-0626-2. </ref> Obsahuje tři dílčí smyčky, z nichž jedna je [[Causal_Loop_Diagram/cs#Pozitivn.C3.AD_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka|pozitivní zpětnovazebná smyčka]], jedna [[Causal_Loop_Diagram/cs#Negativn.C3.AD_.28vyrovn.C3.A1vac.C3.AD.29_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka|negativní zpětnovazební smyčka]] a třetí pak [[Causal_Loop_Diagram/cs#Negativn.C3.AD_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka_se_spo.C5.BEd.C4.9Bn.C3.ADm|negativní zpětnovazební smyčka se zpožděním]]. Pozitivní smyčka se týká růstu, obsahuje poptávku výši růstu, které se vzájemně pozitivně ovlivňují. Růst této smyčky znamená zvyšování současných limitů a následuje zpomalování růstu díky zafungování limitujících faktorů ze smyčky 2.

[[File:Loop2.png|300px|thumb|'''Obr. 2:''' Diagram kauzální smyčky archetypu růst a nedostatečné investice. Vlastní zpracování, inspirováno knihou.<ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>]]
V čem se tento diagram liší od meze růstu je smyčka 3, která upravuje limitující faktor tak, aby byly splněny cíle nebo výkonnostní standardy. Pokud se velikost a dopad limitujícího faktoru liší od výkonnostního standardu, dochází ke zvyšování pocitu, že je potřeba zvýšit investice do kapacity k překonání tohoto omezení. Čas hraje klíčovou roli, jelikož často docela dlouho trvá, než jsou tyto pocity a postřehy přeneseny na papír a implementovány jako zvýšené investice. Stejně tak existuje prodleva mezi rozhodnutím o investici (a investováním) a projevením těchto investic v reálném čase. V čase, kdy se velikost kapacity zvýší, dojde ke snížení limitujícího faktoru a také k převrácení směru druhé smyčky a posílení růstového faktoru v první smyčce.<ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>

Tedy jednoduše: Zvýšení kapacity sníží nebo odloží vliv omezujícího faktoru, což zvedá poptávku, díky tomu také růst, který zvedá poptávku ještě více. Zvýšení poptávky však znova způsobí zvýšení omezujícího faktoru, a tedy také potřeby pro zvýšení investic.

Nejdůležitější je zde rozdíl mezi rychlostmi obou vyrovnávajících smyček. Pokud smyčka 2 operuje rychleji než smyčka 3, dochází k tomu, že investice ze smyčky 3 se nemusí projevit dostatečně rychle a zvýšení kapacity proto trvá dlouho. Naopak pokud smyčka 3 aktivuje investice a zvýšení kapacity rychleji, dojde ke zrušení omezení ještě dříve, než se stačí projevit, a díky tomu zaznamenáme zvýšení růstu.

==Způsoby řízení a obrany proti tomuto archetypu==

Abychom poznali, že je tento archetyp přítomen v naší firmě, je důležité sledovat zejména trendy poptávky (ať už se jedná o produkty, kapitál, čas či lidské zdroj) a investice do kapacit k naplnění těchto požadavků. Pokud mají tyto trendy oscilující charakter, může to značit výskyt nedostatečných investic. Pokud se projednávají možnosti snižování nákladů, propouštění zaměstnanců či snižování investic jako reakce na změnu na trhu nebo snížení poptávky, je potřeba se pořádně zamyslet nad tím, jaké budou mít tyto změny dopady na růst společnosti, budoucí poptávku a možná následná omezení. Zároveň je potřeba si uvědomit, zda je snížení růstu (čili vyšší omezující faktor) způsoben externími faktory a trhem nebo je to díky naším firemním zásadám. Mnoho společností má velký problém tyto příčiny od sebe odlišit, což má neblahé následky. <ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.78 ISBN 1883823188.</ref>

===Prodleva spojená s vnímáním dob trvání (Perception Delay)===
První zpoždění se týká vnímání doby, jak dlouho trvá, než se nám zdá současná výkonnost firmy nedostatečná a usoudíme, že je potřeba zasáhnout, a stejně tak vnímání doby mezi tímto rozhodnutím a samotnými investicemi do zvyšování kapacit.

*V počátcích růstu je potřeba identifikovat jeho potenciální omezení, zejména ve vztahu ke kapacitě. Pokud firmě rostou tržby, jak se musí změnit jednotlivé útvary podniku, aby mohly tržby růst nadále? Kolik nových zaměstnanců bude potřeba naverbovat, jak bude potřeba rozšířit produkci? To jsou otázky, na které musí firma najít odpověď, aby nedošlo k úpadku. Znalost cílových zákazníků a trhu a toho, jak reagují při vzrůstu pomůže při predikci budoucího vývoje.
*Zajistit, aby byly interní systémy společnosti připraveny na růst. Pokud je růstová strategie podniku agresivní, ale jeho vnitřní systém není přizpůsoben tomu, aby se dokázal vyrovnat se schodky ve výkonnosti, dochází k problémům a omezení růstu.
*Zjistit, co ovlivňuje rozhodování o kapacitních investicích. Naše předchozí výsledky by neměly být hlavním ovlivňujícím faktorem toho, jestli zvýšit či snížit investice. Místo toho je vhodné najít tržní faktory, které ovlivňují a zvyšují růst. Může se stát, že se firma bude řídit pouze předchozími zkušenostmi a nebude mít ponětí o tom, jak vypadá trh a konkurence v současné době.<ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.79 ISBN 1883823188.</ref>

===Prodleva spojená s nabytím nových kapacit (Capacity-Acquisition Delay)===
V momentě, kdy dojde k rozhodnutí o investicích, objevuje se druhé zpoždění související s nabytím nových kapacit. Mezi rozhodnutím o investicích/investicemi a jejich projevem jako zvýšení kapacit uběhne často doba dost dlouhá na to, aby došlo k výraznému zhoršení růstu a fungování firmy. Je proto důležité tuto prodlevu nepodceňovat a být na ni dostatečně připraven. Například díky jakémusi zpanikaření v čase této prodlevy může dojít k dalšímu pokusu o zvýšení kapacity a následnému zbytečnému přebytku těchto kapacit.

===Porozumnění trhu===
Pro správné řízení růstu a investic je také velmi důležité rozumět trhu, na kterém se pohybujeme. Musíme umět poznat, zda je naše poptávka klesající díky našemu rozhodování, anebo se jedná o pokles celkové tržní poptávky, která je mimo naši režii. Je nutné plně porozumět chování a požadavkům zákazníků, abychom věděli, jak je jejich chování ovlivněno našimi rozhodnutími. Stejně tak je potřeba sledovat konkurenci a její chování.<ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.79 ISBN 1883823188.</ref>

===Zapojení nových lidí===
Jak bylo popsáno výše, čemu se musí firma vyvarovat je být moc závislá na předešlém vývoji a předešlých rozhodnutích. Proto je nutné, aby při rozhodování o budoucích investicích bylo v tomto procesu zapojeno co nejvíce lidí, kteří by mohli mít nové nápady či vidět věci z jiné perspektivy. Toto může pomoci dostat se ze zajetých kolejí a pokoušet se o nové, více inovativní a aktuální přístupy k dané problematice. <ref name = "Kim onlajn"> DANIEL H. KIM. Using growth and underinvestment for capital planning. Dostupné online z :[https://thesystemsthinker.com/using-growth-and-underinvestment-for-capital-planning/] </ref>

==Modifikace růstu a nedostatečných investic se snižujícím se standardem (Drifting standard)==
Jedná se o zvláštní případ toho archetypu, kdy omezující faktor ovlivňuje také globální výkonnostní standard. S rostoucím omezujícím faktorem firmy se snižuje výkonnostní standard celého odvětví. V diagramu kauzální smyčky se vytváří čtvrtá smyčka, která je pozitivní zpětnovazební, jelikož při snižování výkonnostního standardu dochází pomocí smyčky 3 k většímu snížení tohoto standardu.
[[File:Loop45.png|300px|thumb|right|'''Obr. 3:''' Modifikace archetypu růst a nedostatečné investice, zahrnuje snižující se standard. Vlastní zpracování, inspirováno knihou. <ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>
]]
Pokud dojde ke snížení omezujícího faktoru, v této verzi to způsobí zvýšení výkonnostního standardu, tedy ke zvyšování investic do kapacity a dalšímu snižování limitu.

===Řízení tohoto archetypu===
Pro efektivní zvládnutí této struktury je nutná kvalitní předvídavost. Je potřeba zjistit, jak bude růst ovlivňovat další veličiny ještě před tím, než začne ovlivňovat celý systém.

Zároveň je nutno zajistit, aby omezující faktor co nejméně (v nejlepším případě vůbec) ovlivňoval výkonnostní standard. <ref name = "systemthinking"> Growth and Underinvestment with a Drifting Standard, dostupné online z: [http://www.systems-thinking.org/theWay/sgd/gd.htm] </ref>

==Reference==
<references/>

[[User:Xhyvv00|Xhyvv00]] ([[User talk:Xhyvv00|talk]]) 23:57, 14 June 2018 (CEST)

Growth and Underinvestment/cs

2018-06-14T21:57:41Z

Xhyvv00: /* Diagram kauzální smyčky */

Growth and Underinvestment/cs

2018-06-14T21:57:24Z

Xhyvv00: /* Modifikace růstu a nedostatečných investic se snižujícím se standardem (Drifting standard) */

{{DISPLAYTITLE:Růst a nedostatečné investice}}

Růst a nedostatečné investice je jedním z [[System_Archetypes/cs|jedenácti systémových archetypů]] v oblasti systémového myšlení, sociálních a dynamických systémů. Je charakterizován tím, že je růst v dané společnosti omezován a blíží se limitu, který lze odstranit či odložit pomocí kapacitních investic. Namísto toho však dochází ke snížení poptávky či výkonu, což vede k omezování a snižování dalších investic a také snižování kapacity. <ref name="Kim">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.73 ISBN 1883823188.</ref>. Investicemi jsou zde tedy zejména přidání či zlepšení fyzické kapacity, školení personálu, zlepšení organizační struktury či zlepšení pracovního procesu.<ref name = "Mildeová1">MILDEOVÁ, Stanislava a Viktor VOJTKO. Systémová dynamika. V Praze: Oeconomica, 2003, s.54, ISBN 80-245-0626-2. </ref>
__TOC__
==Ůvod==
Archetyp růstu a nedostatečných investic se projevuje v situacích, kdy daná společnost omezuje svůj vlastní rozvoj tím, že nedostatečně investuje. To znamená, že podnik tvoří nižší kapacity, než je potřeba pro uspokojení zvyšující se poptávky zákazníků. Firma pak není schopná dosáhnout svého potenciálního růstu navzdory tomu, že všichni zaměstnanci na něm pracují naplno.

Jedinec či organizace zažívá růst poptávky a příležitostí, které pomalu začínají převyšovat kapacitu. Tento nedostatek kapacity vede ke snížení výkonu a horším výsledkům. Díky tomu klesají požadavky či poptávka na udržování vyšších výkonů a výsledků. Tento pokles je brán jako důvod pro neinvestování do zvýšení budoucí kapacity, i když by měl být považován za pravý opak, tudíž symptom toho, že jsou investice nedostatečné a je potřeba je zvýšit. Ve výsledku se jako jediné východisko jeví úplně ukončit výrobu či vyhledat jiné příležitosti.<ref name="Kim2">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.74 ISBN 1883823188.</ref>.

==Základní struktura==
Archetyp růstu a nedostatečných investic pracuje se čtyřmi základními proměnnými/faktory:
[[File:Behaviour over time.png|300px|thumb|right|Obr. 1: Vývoj jednotlivých faktorů růstu a nedostatečných investic v čase. <ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>
]]
*Poptávka [Demand]
*Kapacita [Capacity]
*Pociťovaná potřeba pro investice [Perceived Need to Invest]
*Investice do kapacity [Capacity Investments & Capacity Reductions]

Tyto faktory jsou vzájemně provázané mnohem těsněji, než je tomu u jiných archetypů. Pociťovaná potřeba pro investice zvyšuje samotné investice, které ovlivní kapacitu, která poté ovlivní poptávku. Rozdíl mezi kapacitou a poptávkou ovlivňuje pociťovanou potřebu pro investice, čímž se uzavírá smyčka. Samotný růst je pak ovlivňován různými způsoby, v závislosti na podmínkách v dané firmě.

Na obrázku č.1 lze vidět vývoj těchto čtyř proměnných v čase a s nimi také několik zajímavých momentů, ke kterým při jejich interakci dochází. V čase "A" dochází k převyšování kapacity poptávkou, což zvyšuje pociťovanou potřebu pro investice. Po malé prodlevě, jejíž velikost se liší v závislosti na podniku, dojde k investicím do kapacity a kapacita se díky tomu začíná zvedat. Čas "B" popisuje moment, kdy začíná kapacita převyšovat poptávku (jelikož poptávka díky předchozí nedostatečné kapacitě klesat) a pociťovaná potřeba pro investování je de facto nulová, jelikož v očích vedení funguje vše, jak má. Se stále rostoucí kapacitou je firma schopna dostávat všem potřebám zákazníků, což má za následek opětovné zvedání poptávky, která roste tak dlouho, až dochází k opětovnému převýšení kapacity v bodě "C" a cyklus se opakuje.

Problém však je ten, že v realitě firma s největší pravděpodobností nebude schopna přitahovat zákazníky zpět po každém navýšení kapacity a dochází tak k odlivu zákazníků ke konkurenci. V takovém případě dochází k tomu, že se poptávka nedokáže zvednou včas (v čase "D"), čemuž se firma přizpůsobí snížením kapacity na potřebnou odpovídající míru - čas "E". Poptávka pak klesá ještě níže, tím pádem dojde k opětovnému snižování kapacity a tento postup se může opakovat až do doby, dokud firma není nucena odejít z trhu.

==Diagram kauzální smyčky==
Diagram kauzální smyčky růstu a nedostatečných investic v základní podobě je v podstatě rozšířenou verzí archetypu [[Limits_to_Growth/cs|meze růstu]], kde je zpomalující akce součástí další stabilizační smyčky s externím standardem a prodlením.<ref name = "Mildeová2">MILDEOVÁ, Stanislava a Viktor VOJTKO. Systémová dynamika. V Praze: Oeconomica, 2003, s.54, ISBN 80-245-0626-2. </ref> Obsahuje tři dílčí smyčky, z nichž jedna je [[Causal_Loop_Diagram/cs#Pozitivn.C3.AD_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka|pozitivní zpětnovazebná smyčka]], jedna [[Causal_Loop_Diagram/cs#Negativn.C3.AD_.28vyrovn.C3.A1vac.C3.AD.29_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka|negativní zpětnovazební smyčka]] a třetí pak [[Causal_Loop_Diagram/cs#Negativn.C3.AD_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka_se_spo.C5.BEd.C4.9Bn.C3.ADm|negativní zpětnovazební smyčka se zpožděním]]. Pozitivní smyčka se týká růstu, obsahuje poptávku výši růstu, které se vzájemně pozitivně ovlivňují. Růst této smyčky znamená zvyšování současných limitů a následuje zpomalování růstu díky zafungování limitujících faktorů ze smyčky 2.

[[File:Loop2.png|300px|thumb|Diagram kauzální smyčky archetypu růst a nedostatečné investice. Vlastní zpracování, inspirováno knihou.<ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>]]
V čem se tento diagram liší od meze růstu je smyčka 3, která upravuje limitující faktor tak, aby byly splněny cíle nebo výkonnostní standardy. Pokud se velikost a dopad limitujícího faktoru liší od výkonnostního standardu, dochází ke zvyšování pocitu, že je potřeba zvýšit investice do kapacity k překonání tohoto omezení. Čas hraje klíčovou roli, jelikož často docela dlouho trvá, než jsou tyto pocity a postřehy přeneseny na papír a implementovány jako zvýšené investice. Stejně tak existuje prodleva mezi rozhodnutím o investici (a investováním) a projevením těchto investic v reálném čase. V čase, kdy se velikost kapacity zvýší, dojde ke snížení limitujícího faktoru a také k převrácení směru druhé smyčky a posílení růstového faktoru v první smyčce.<ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>

Tedy jednoduše: Zvýšení kapacity sníží nebo odloží vliv omezujícího faktoru, což zvedá poptávku, díky tomu také růst, který zvedá poptávku ještě více. Zvýšení poptávky však znova způsobí zvýšení omezujícího faktoru, a tedy také potřeby pro zvýšení investic.

Nejdůležitější je zde rozdíl mezi rychlostmi obou vyrovnávajících smyček. Pokud smyčka 2 operuje rychleji než smyčka 3, dochází k tomu, že investice ze smyčky 3 se nemusí projevit dostatečně rychle a zvýšení kapacity proto trvá dlouho. Naopak pokud smyčka 3 aktivuje investice a zvýšení kapacity rychleji, dojde ke zrušení omezení ještě dříve, než se stačí projevit, a díky tomu zaznamenáme zvýšení růstu.

==Způsoby řízení a obrany proti tomuto archetypu==

Abychom poznali, že je tento archetyp přítomen v naší firmě, je důležité sledovat zejména trendy poptávky (ať už se jedná o produkty, kapitál, čas či lidské zdroj) a investice do kapacit k naplnění těchto požadavků. Pokud mají tyto trendy oscilující charakter, může to značit výskyt nedostatečných investic. Pokud se projednávají možnosti snižování nákladů, propouštění zaměstnanců či snižování investic jako reakce na změnu na trhu nebo snížení poptávky, je potřeba se pořádně zamyslet nad tím, jaké budou mít tyto změny dopady na růst společnosti, budoucí poptávku a možná následná omezení. Zároveň je potřeba si uvědomit, zda je snížení růstu (čili vyšší omezující faktor) způsoben externími faktory a trhem nebo je to díky naším firemním zásadám. Mnoho společností má velký problém tyto příčiny od sebe odlišit, což má neblahé následky. <ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.78 ISBN 1883823188.</ref>

===Prodleva spojená s vnímáním dob trvání (Perception Delay)===
První zpoždění se týká vnímání doby, jak dlouho trvá, než se nám zdá současná výkonnost firmy nedostatečná a usoudíme, že je potřeba zasáhnout, a stejně tak vnímání doby mezi tímto rozhodnutím a samotnými investicemi do zvyšování kapacit.

*V počátcích růstu je potřeba identifikovat jeho potenciální omezení, zejména ve vztahu ke kapacitě. Pokud firmě rostou tržby, jak se musí změnit jednotlivé útvary podniku, aby mohly tržby růst nadále? Kolik nových zaměstnanců bude potřeba naverbovat, jak bude potřeba rozšířit produkci? To jsou otázky, na které musí firma najít odpověď, aby nedošlo k úpadku. Znalost cílových zákazníků a trhu a toho, jak reagují při vzrůstu pomůže při predikci budoucího vývoje.
*Zajistit, aby byly interní systémy společnosti připraveny na růst. Pokud je růstová strategie podniku agresivní, ale jeho vnitřní systém není přizpůsoben tomu, aby se dokázal vyrovnat se schodky ve výkonnosti, dochází k problémům a omezení růstu.
*Zjistit, co ovlivňuje rozhodování o kapacitních investicích. Naše předchozí výsledky by neměly být hlavním ovlivňujícím faktorem toho, jestli zvýšit či snížit investice. Místo toho je vhodné najít tržní faktory, které ovlivňují a zvyšují růst. Může se stát, že se firma bude řídit pouze předchozími zkušenostmi a nebude mít ponětí o tom, jak vypadá trh a konkurence v současné době.<ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.79 ISBN 1883823188.</ref>

===Prodleva spojená s nabytím nových kapacit (Capacity-Acquisition Delay)===
V momentě, kdy dojde k rozhodnutí o investicích, objevuje se druhé zpoždění související s nabytím nových kapacit. Mezi rozhodnutím o investicích/investicemi a jejich projevem jako zvýšení kapacit uběhne často doba dost dlouhá na to, aby došlo k výraznému zhoršení růstu a fungování firmy. Je proto důležité tuto prodlevu nepodceňovat a být na ni dostatečně připraven. Například díky jakémusi zpanikaření v čase této prodlevy může dojít k dalšímu pokusu o zvýšení kapacity a následnému zbytečnému přebytku těchto kapacit.

===Porozumnění trhu===
Pro správné řízení růstu a investic je také velmi důležité rozumět trhu, na kterém se pohybujeme. Musíme umět poznat, zda je naše poptávka klesající díky našemu rozhodování, anebo se jedná o pokles celkové tržní poptávky, která je mimo naši režii. Je nutné plně porozumět chování a požadavkům zákazníků, abychom věděli, jak je jejich chování ovlivněno našimi rozhodnutími. Stejně tak je potřeba sledovat konkurenci a její chování.<ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.79 ISBN 1883823188.</ref>

===Zapojení nových lidí===
Jak bylo popsáno výše, čemu se musí firma vyvarovat je být moc závislá na předešlém vývoji a předešlých rozhodnutích. Proto je nutné, aby při rozhodování o budoucích investicích bylo v tomto procesu zapojeno co nejvíce lidí, kteří by mohli mít nové nápady či vidět věci z jiné perspektivy. Toto může pomoci dostat se ze zajetých kolejí a pokoušet se o nové, více inovativní a aktuální přístupy k dané problematice. <ref name = "Kim onlajn"> DANIEL H. KIM. Using growth and underinvestment for capital planning. Dostupné online z :[https://thesystemsthinker.com/using-growth-and-underinvestment-for-capital-planning/] </ref>

==Modifikace růstu a nedostatečných investic se snižujícím se standardem (Drifting standard)==
Jedná se o zvláštní případ toho archetypu, kdy omezující faktor ovlivňuje také globální výkonnostní standard. S rostoucím omezujícím faktorem firmy se snižuje výkonnostní standard celého odvětví. V diagramu kauzální smyčky se vytváří čtvrtá smyčka, která je pozitivní zpětnovazební, jelikož při snižování výkonnostního standardu dochází pomocí smyčky 3 k většímu snížení tohoto standardu.
[[File:Loop45.png|300px|thumb|right|'''Obr. 3:''' Modifikace archetypu růst a nedostatečné investice, zahrnuje snižující se standard. Vlastní zpracování, inspirováno knihou. <ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>
]]
Pokud dojde ke snížení omezujícího faktoru, v této verzi to způsobí zvýšení výkonnostního standardu, tedy ke zvyšování investic do kapacity a dalšímu snižování limitu.

===Řízení tohoto archetypu===
Pro efektivní zvládnutí této struktury je nutná kvalitní předvídavost. Je potřeba zjistit, jak bude růst ovlivňovat další veličiny ještě před tím, než začne ovlivňovat celý systém.

Zároveň je nutno zajistit, aby omezující faktor co nejméně (v nejlepším případě vůbec) ovlivňoval výkonnostní standard. <ref name = "systemthinking"> Growth and Underinvestment with a Drifting Standard, dostupné online z: [http://www.systems-thinking.org/theWay/sgd/gd.htm] </ref>

==Reference==
<references/>

[[User:Xhyvv00|Xhyvv00]] ([[User talk:Xhyvv00|talk]]) 23:46, 14 June 2018 (CEST)

File:Loop45.png

2018-06-14T21:56:02Z

Xhyvv00:

Growth and Underinvestment/cs

2018-06-14T21:54:52Z

Xhyvv00: /* Diagram kauzální smyčky */

{{DISPLAYTITLE:Růst a nedostatečné investice}}

Růst a nedostatečné investice je jedním z [[System_Archetypes/cs|jedenácti systémových archetypů]] v oblasti systémového myšlení, sociálních a dynamických systémů. Je charakterizován tím, že je růst v dané společnosti omezován a blíží se limitu, který lze odstranit či odložit pomocí kapacitních investic. Namísto toho však dochází ke snížení poptávky či výkonu, což vede k omezování a snižování dalších investic a také snižování kapacity. <ref name="Kim">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.73 ISBN 1883823188.</ref>. Investicemi jsou zde tedy zejména přidání či zlepšení fyzické kapacity, školení personálu, zlepšení organizační struktury či zlepšení pracovního procesu.<ref name = "Mildeová1">MILDEOVÁ, Stanislava a Viktor VOJTKO. Systémová dynamika. V Praze: Oeconomica, 2003, s.54, ISBN 80-245-0626-2. </ref>
__TOC__
==Ůvod==
Archetyp růstu a nedostatečných investic se projevuje v situacích, kdy daná společnost omezuje svůj vlastní rozvoj tím, že nedostatečně investuje. To znamená, že podnik tvoří nižší kapacity, než je potřeba pro uspokojení zvyšující se poptávky zákazníků. Firma pak není schopná dosáhnout svého potenciálního růstu navzdory tomu, že všichni zaměstnanci na něm pracují naplno.

Jedinec či organizace zažívá růst poptávky a příležitostí, které pomalu začínají převyšovat kapacitu. Tento nedostatek kapacity vede ke snížení výkonu a horším výsledkům. Díky tomu klesají požadavky či poptávka na udržování vyšších výkonů a výsledků. Tento pokles je brán jako důvod pro neinvestování do zvýšení budoucí kapacity, i když by měl být považován za pravý opak, tudíž symptom toho, že jsou investice nedostatečné a je potřeba je zvýšit. Ve výsledku se jako jediné východisko jeví úplně ukončit výrobu či vyhledat jiné příležitosti.<ref name="Kim2">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.74 ISBN 1883823188.</ref>.

==Základní struktura==
Archetyp růstu a nedostatečných investic pracuje se čtyřmi základními proměnnými/faktory:
[[File:Behaviour over time.png|300px|thumb|right|Obr. 1: Vývoj jednotlivých faktorů růstu a nedostatečných investic v čase. <ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>
]]
*Poptávka [Demand]
*Kapacita [Capacity]
*Pociťovaná potřeba pro investice [Perceived Need to Invest]
*Investice do kapacity [Capacity Investments & Capacity Reductions]

Tyto faktory jsou vzájemně provázané mnohem těsněji, než je tomu u jiných archetypů. Pociťovaná potřeba pro investice zvyšuje samotné investice, které ovlivní kapacitu, která poté ovlivní poptávku. Rozdíl mezi kapacitou a poptávkou ovlivňuje pociťovanou potřebu pro investice, čímž se uzavírá smyčka. Samotný růst je pak ovlivňován různými způsoby, v závislosti na podmínkách v dané firmě.

Na obrázku č.1 lze vidět vývoj těchto čtyř proměnných v čase a s nimi také několik zajímavých momentů, ke kterým při jejich interakci dochází. V čase "A" dochází k převyšování kapacity poptávkou, což zvyšuje pociťovanou potřebu pro investice. Po malé prodlevě, jejíž velikost se liší v závislosti na podniku, dojde k investicím do kapacity a kapacita se díky tomu začíná zvedat. Čas "B" popisuje moment, kdy začíná kapacita převyšovat poptávku (jelikož poptávka díky předchozí nedostatečné kapacitě klesat) a pociťovaná potřeba pro investování je de facto nulová, jelikož v očích vedení funguje vše, jak má. Se stále rostoucí kapacitou je firma schopna dostávat všem potřebám zákazníků, což má za následek opětovné zvedání poptávky, která roste tak dlouho, až dochází k opětovnému převýšení kapacity v bodě "C" a cyklus se opakuje.

Problém však je ten, že v realitě firma s největší pravděpodobností nebude schopna přitahovat zákazníky zpět po každém navýšení kapacity a dochází tak k odlivu zákazníků ke konkurenci. V takovém případě dochází k tomu, že se poptávka nedokáže zvednou včas (v čase "D"), čemuž se firma přizpůsobí snížením kapacity na potřebnou odpovídající míru - čas "E". Poptávka pak klesá ještě níže, tím pádem dojde k opětovnému snižování kapacity a tento postup se může opakovat až do doby, dokud firma není nucena odejít z trhu.

==Diagram kauzální smyčky==
Diagram kauzální smyčky růstu a nedostatečných investic v základní podobě je v podstatě rozšířenou verzí archetypu [[Limits_to_Growth/cs|meze růstu]], kde je zpomalující akce součástí další stabilizační smyčky s externím standardem a prodlením.<ref name = "Mildeová2">MILDEOVÁ, Stanislava a Viktor VOJTKO. Systémová dynamika. V Praze: Oeconomica, 2003, s.54, ISBN 80-245-0626-2. </ref> Obsahuje tři dílčí smyčky, z nichž jedna je [[Causal_Loop_Diagram/cs#Pozitivn.C3.AD_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka|pozitivní zpětnovazebná smyčka]], jedna [[Causal_Loop_Diagram/cs#Negativn.C3.AD_.28vyrovn.C3.A1vac.C3.AD.29_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka|negativní zpětnovazební smyčka]] a třetí pak [[Causal_Loop_Diagram/cs#Negativn.C3.AD_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka_se_spo.C5.BEd.C4.9Bn.C3.ADm|negativní zpětnovazební smyčka se zpožděním]]. Pozitivní smyčka se týká růstu, obsahuje poptávku výši růstu, které se vzájemně pozitivně ovlivňují. Růst této smyčky znamená zvyšování současných limitů a následuje zpomalování růstu díky zafungování limitujících faktorů ze smyčky 2.

[[File:Loop2.png|300px|thumb|Diagram kauzální smyčky archetypu růst a nedostatečné investice. Vlastní zpracování, inspirováno knihou.<ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>]]
V čem se tento diagram liší od meze růstu je smyčka 3, která upravuje limitující faktor tak, aby byly splněny cíle nebo výkonnostní standardy. Pokud se velikost a dopad limitujícího faktoru liší od výkonnostního standardu, dochází ke zvyšování pocitu, že je potřeba zvýšit investice do kapacity k překonání tohoto omezení. Čas hraje klíčovou roli, jelikož často docela dlouho trvá, než jsou tyto pocity a postřehy přeneseny na papír a implementovány jako zvýšené investice. Stejně tak existuje prodleva mezi rozhodnutím o investici (a investováním) a projevením těchto investic v reálném čase. V čase, kdy se velikost kapacity zvýší, dojde ke snížení limitujícího faktoru a také k převrácení směru druhé smyčky a posílení růstového faktoru v první smyčce.<ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>

Tedy jednoduše: Zvýšení kapacity sníží nebo odloží vliv omezujícího faktoru, což zvedá poptávku, díky tomu také růst, který zvedá poptávku ještě více. Zvýšení poptávky však znova způsobí zvýšení omezujícího faktoru, a tedy také potřeby pro zvýšení investic.

Nejdůležitější je zde rozdíl mezi rychlostmi obou vyrovnávajících smyček. Pokud smyčka 2 operuje rychleji než smyčka 3, dochází k tomu, že investice ze smyčky 3 se nemusí projevit dostatečně rychle a zvýšení kapacity proto trvá dlouho. Naopak pokud smyčka 3 aktivuje investice a zvýšení kapacity rychleji, dojde ke zrušení omezení ještě dříve, než se stačí projevit, a díky tomu zaznamenáme zvýšení růstu.

==Způsoby řízení a obrany proti tomuto archetypu==

Abychom poznali, že je tento archetyp přítomen v naší firmě, je důležité sledovat zejména trendy poptávky (ať už se jedná o produkty, kapitál, čas či lidské zdroj) a investice do kapacit k naplnění těchto požadavků. Pokud mají tyto trendy oscilující charakter, může to značit výskyt nedostatečných investic. Pokud se projednávají možnosti snižování nákladů, propouštění zaměstnanců či snižování investic jako reakce na změnu na trhu nebo snížení poptávky, je potřeba se pořádně zamyslet nad tím, jaké budou mít tyto změny dopady na růst společnosti, budoucí poptávku a možná následná omezení. Zároveň je potřeba si uvědomit, zda je snížení růstu (čili vyšší omezující faktor) způsoben externími faktory a trhem nebo je to díky naším firemním zásadám. Mnoho společností má velký problém tyto příčiny od sebe odlišit, což má neblahé následky. <ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.78 ISBN 1883823188.</ref>

===Prodleva spojená s vnímáním dob trvání (Perception Delay)===
První zpoždění se týká vnímání doby, jak dlouho trvá, než se nám zdá současná výkonnost firmy nedostatečná a usoudíme, že je potřeba zasáhnout, a stejně tak vnímání doby mezi tímto rozhodnutím a samotnými investicemi do zvyšování kapacit.

*V počátcích růstu je potřeba identifikovat jeho potenciální omezení, zejména ve vztahu ke kapacitě. Pokud firmě rostou tržby, jak se musí změnit jednotlivé útvary podniku, aby mohly tržby růst nadále? Kolik nových zaměstnanců bude potřeba naverbovat, jak bude potřeba rozšířit produkci? To jsou otázky, na které musí firma najít odpověď, aby nedošlo k úpadku. Znalost cílových zákazníků a trhu a toho, jak reagují při vzrůstu pomůže při predikci budoucího vývoje.
*Zajistit, aby byly interní systémy společnosti připraveny na růst. Pokud je růstová strategie podniku agresivní, ale jeho vnitřní systém není přizpůsoben tomu, aby se dokázal vyrovnat se schodky ve výkonnosti, dochází k problémům a omezení růstu.
*Zjistit, co ovlivňuje rozhodování o kapacitních investicích. Naše předchozí výsledky by neměly být hlavním ovlivňujícím faktorem toho, jestli zvýšit či snížit investice. Místo toho je vhodné najít tržní faktory, které ovlivňují a zvyšují růst. Může se stát, že se firma bude řídit pouze předchozími zkušenostmi a nebude mít ponětí o tom, jak vypadá trh a konkurence v současné době.<ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.79 ISBN 1883823188.</ref>

===Prodleva spojená s nabytím nových kapacit (Capacity-Acquisition Delay)===
V momentě, kdy dojde k rozhodnutí o investicích, objevuje se druhé zpoždění související s nabytím nových kapacit. Mezi rozhodnutím o investicích/investicemi a jejich projevem jako zvýšení kapacit uběhne často doba dost dlouhá na to, aby došlo k výraznému zhoršení růstu a fungování firmy. Je proto důležité tuto prodlevu nepodceňovat a být na ni dostatečně připraven. Například díky jakémusi zpanikaření v čase této prodlevy může dojít k dalšímu pokusu o zvýšení kapacity a následnému zbytečnému přebytku těchto kapacit.

===Porozumnění trhu===
Pro správné řízení růstu a investic je také velmi důležité rozumět trhu, na kterém se pohybujeme. Musíme umět poznat, zda je naše poptávka klesající díky našemu rozhodování, anebo se jedná o pokles celkové tržní poptávky, která je mimo naši režii. Je nutné plně porozumět chování a požadavkům zákazníků, abychom věděli, jak je jejich chování ovlivněno našimi rozhodnutími. Stejně tak je potřeba sledovat konkurenci a její chování.<ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.79 ISBN 1883823188.</ref>

===Zapojení nových lidí===
Jak bylo popsáno výše, čemu se musí firma vyvarovat je být moc závislá na předešlém vývoji a předešlých rozhodnutích. Proto je nutné, aby při rozhodování o budoucích investicích bylo v tomto procesu zapojeno co nejvíce lidí, kteří by mohli mít nové nápady či vidět věci z jiné perspektivy. Toto může pomoci dostat se ze zajetých kolejí a pokoušet se o nové, více inovativní a aktuální přístupy k dané problematice. <ref name = "Kim onlajn"> DANIEL H. KIM. Using growth and underinvestment for capital planning. Dostupné online z :[https://thesystemsthinker.com/using-growth-and-underinvestment-for-capital-planning/] </ref>

==Modifikace růstu a nedostatečných investic se snižujícím se standardem (Drifting standard)==
Jedná se o zvláštní případ toho archetypu, kdy omezující faktor ovlivňuje také globální výkonnostní standard. S rostoucím omezujícím faktorem firmy se snižuje výkonnostní standard celého odvětví. V diagramu kauzální smyčky se vytváří čtvrtá smyčka, která je pozitivní zpětnovazební, jelikož při snižování výkonnostního standardu dochází pomocí smyčky 3 k většímu snížení tohoto standardu.

Pokud dojde ke snížení omezujícího faktoru, v této verzi to způsobí zvýšení výkonnostního standardu, tedy ke zvyšování investic do kapacity a dalšímu snižování limitu.

===Řízení tohoto archetypu===
Pro efektivní zvládnutí této struktury je nutná kvalitní předvídavost. Je potřeba zjistit, jak bude růst ovlivňovat další veličiny ještě před tím, než začne ovlivňovat celý systém.

Zároveň je nutno zajistit, aby omezující faktor co nejméně (v nejlepším případě vůbec) ovlivňoval výkonnostní standard. <ref name = "systemthinking"> Growth and Underinvestment with a Drifting Standard, dostupné online z: [http://www.systems-thinking.org/theWay/sgd/gd.htm] </ref>

Reference
<references/>

[[User:Xhyvv00|Xhyvv00]] ([[User talk:Xhyvv00|talk]]) 23:46, 14 June 2018 (CEST)

File:Loop2.png

2018-06-14T21:53:07Z

Xhyvv00:

Growth and Underinvestment/cs

2018-06-14T21:52:51Z

Xhyvv00:

{{DISPLAYTITLE:Růst a nedostatečné investice}}

Růst a nedostatečné investice je jedním z [[System_Archetypes/cs|jedenácti systémových archetypů]] v oblasti systémového myšlení, sociálních a dynamických systémů. Je charakterizován tím, že je růst v dané společnosti omezován a blíží se limitu, který lze odstranit či odložit pomocí kapacitních investic. Namísto toho však dochází ke snížení poptávky či výkonu, což vede k omezování a snižování dalších investic a také snižování kapacity. <ref name="Kim">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.73 ISBN 1883823188.</ref>. Investicemi jsou zde tedy zejména přidání či zlepšení fyzické kapacity, školení personálu, zlepšení organizační struktury či zlepšení pracovního procesu.<ref name = "Mildeová1">MILDEOVÁ, Stanislava a Viktor VOJTKO. Systémová dynamika. V Praze: Oeconomica, 2003, s.54, ISBN 80-245-0626-2. </ref>
__TOC__
==Ůvod==
Archetyp růstu a nedostatečných investic se projevuje v situacích, kdy daná společnost omezuje svůj vlastní rozvoj tím, že nedostatečně investuje. To znamená, že podnik tvoří nižší kapacity, než je potřeba pro uspokojení zvyšující se poptávky zákazníků. Firma pak není schopná dosáhnout svého potenciálního růstu navzdory tomu, že všichni zaměstnanci na něm pracují naplno.

Jedinec či organizace zažívá růst poptávky a příležitostí, které pomalu začínají převyšovat kapacitu. Tento nedostatek kapacity vede ke snížení výkonu a horším výsledkům. Díky tomu klesají požadavky či poptávka na udržování vyšších výkonů a výsledků. Tento pokles je brán jako důvod pro neinvestování do zvýšení budoucí kapacity, i když by měl být považován za pravý opak, tudíž symptom toho, že jsou investice nedostatečné a je potřeba je zvýšit. Ve výsledku se jako jediné východisko jeví úplně ukončit výrobu či vyhledat jiné příležitosti.<ref name="Kim2">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.74 ISBN 1883823188.</ref>.

==Základní struktura==
Archetyp růstu a nedostatečných investic pracuje se čtyřmi základními proměnnými/faktory:
[[File:Behaviour over time.png|300px|thumb|right|Obr. 1: Vývoj jednotlivých faktorů růstu a nedostatečných investic v čase. <ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>
]]
*Poptávka [Demand]
*Kapacita [Capacity]
*Pociťovaná potřeba pro investice [Perceived Need to Invest]
*Investice do kapacity [Capacity Investments & Capacity Reductions]

Tyto faktory jsou vzájemně provázané mnohem těsněji, než je tomu u jiných archetypů. Pociťovaná potřeba pro investice zvyšuje samotné investice, které ovlivní kapacitu, která poté ovlivní poptávku. Rozdíl mezi kapacitou a poptávkou ovlivňuje pociťovanou potřebu pro investice, čímž se uzavírá smyčka. Samotný růst je pak ovlivňován různými způsoby, v závislosti na podmínkách v dané firmě.

Na obrázku č.1 lze vidět vývoj těchto čtyř proměnných v čase a s nimi také několik zajímavých momentů, ke kterým při jejich interakci dochází. V čase "A" dochází k převyšování kapacity poptávkou, což zvyšuje pociťovanou potřebu pro investice. Po malé prodlevě, jejíž velikost se liší v závislosti na podniku, dojde k investicím do kapacity a kapacita se díky tomu začíná zvedat. Čas "B" popisuje moment, kdy začíná kapacita převyšovat poptávku (jelikož poptávka díky předchozí nedostatečné kapacitě klesat) a pociťovaná potřeba pro investování je de facto nulová, jelikož v očích vedení funguje vše, jak má. Se stále rostoucí kapacitou je firma schopna dostávat všem potřebám zákazníků, což má za následek opětovné zvedání poptávky, která roste tak dlouho, až dochází k opětovnému převýšení kapacity v bodě "C" a cyklus se opakuje.

Problém však je ten, že v realitě firma s největší pravděpodobností nebude schopna přitahovat zákazníky zpět po každém navýšení kapacity a dochází tak k odlivu zákazníků ke konkurenci. V takovém případě dochází k tomu, že se poptávka nedokáže zvednou včas (v čase "D"), čemuž se firma přizpůsobí snížením kapacity na potřebnou odpovídající míru - čas "E". Poptávka pak klesá ještě níže, tím pádem dojde k opětovnému snižování kapacity a tento postup se může opakovat až do doby, dokud firma není nucena odejít z trhu.

==Diagram kauzální smyčky==
Diagram kauzální smyčky růstu a nedostatečných investic v základní podobě je v podstatě rozšířenou verzí archetypu [[Limits_to_Growth/cs|meze růstu]], kde je zpomalující akce součástí další stabilizační smyčky s externím standardem a prodlením.<ref name = "Mildeová2">MILDEOVÁ, Stanislava a Viktor VOJTKO. Systémová dynamika. V Praze: Oeconomica, 2003, s.54, ISBN 80-245-0626-2. </ref> Obsahuje tři dílčí smyčky, z nichž jedna je [[Causal_Loop_Diagram/cs#Pozitivn.C3.AD_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka|pozitivní zpětnovazebná smyčka]], jedna [[Causal_Loop_Diagram/cs#Negativn.C3.AD_.28vyrovn.C3.A1vac.C3.AD.29_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka|negativní zpětnovazební smyčka]] a třetí pak [[Causal_Loop_Diagram/cs#Negativn.C3.AD_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka_se_spo.C5.BEd.C4.9Bn.C3.ADm|negativní zpětnovazební smyčka se zpožděním]]. Pozitivní smyčka se týká růstu, obsahuje poptávku výši růstu, které se vzájemně pozitivně ovlivňují. Růst této smyčky znamená zvyšování současných limitů a následuje zpomalování růstu díky zafungování limitujících faktorů ze smyčky 2.

V čem se tento diagram liší od meze růstu je smyčka 3, která upravuje limitující faktor tak, aby byly splněny cíle nebo výkonnostní standardy. Pokud se velikost a dopad limitujícího faktoru liší od výkonnostního standardu, dochází ke zvyšování pocitu, že je potřeba zvýšit investice do kapacity k překonání tohoto omezení. Čas hraje klíčovou roli, jelikož často docela dlouho trvá, než jsou tyto pocity a postřehy přeneseny na papír a implementovány jako zvýšené investice. Stejně tak existuje prodleva mezi rozhodnutím o investici (a investováním) a projevením těchto investic v reálném čase. V čase, kdy se velikost kapacity zvýší, dojde ke snížení limitujícího faktoru a také k převrácení směru druhé smyčky a posílení růstového faktoru v první smyčce.<ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>

Tedy jednoduše: Zvýšení kapacity sníží nebo odloží vliv omezujícího faktoru, což zvedá poptávku, díky tomu také růst, který zvedá poptávku ještě více. Zvýšení poptávky však znova způsobí zvýšení omezujícího faktoru, a tedy také potřeby pro zvýšení investic.

Nejdůležitější je zde rozdíl mezi rychlostmi obou vyrovnávajících smyček. Pokud smyčka 2 operuje rychleji než smyčka 3, dochází k tomu, že investice ze smyčky 3 se nemusí projevit dostatečně rychle a zvýšení kapacity proto trvá dlouho. Naopak pokud smyčka 3 aktivuje investice a zvýšení kapacity rychleji, dojde ke zrušení omezení ještě dříve, než se stačí projevit, a díky tomu zaznamenáme zvýšení růstu.

==Způsoby řízení a obrany proti tomuto archetypu==

Abychom poznali, že je tento archetyp přítomen v naší firmě, je důležité sledovat zejména trendy poptávky (ať už se jedná o produkty, kapitál, čas či lidské zdroj) a investice do kapacit k naplnění těchto požadavků. Pokud mají tyto trendy oscilující charakter, může to značit výskyt nedostatečných investic. Pokud se projednávají možnosti snižování nákladů, propouštění zaměstnanců či snižování investic jako reakce na změnu na trhu nebo snížení poptávky, je potřeba se pořádně zamyslet nad tím, jaké budou mít tyto změny dopady na růst společnosti, budoucí poptávku a možná následná omezení. Zároveň je potřeba si uvědomit, zda je snížení růstu (čili vyšší omezující faktor) způsoben externími faktory a trhem nebo je to díky naším firemním zásadám. Mnoho společností má velký problém tyto příčiny od sebe odlišit, což má neblahé následky. <ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.78 ISBN 1883823188.</ref>

===Prodleva spojená s vnímáním dob trvání (Perception Delay)===
První zpoždění se týká vnímání doby, jak dlouho trvá, než se nám zdá současná výkonnost firmy nedostatečná a usoudíme, že je potřeba zasáhnout, a stejně tak vnímání doby mezi tímto rozhodnutím a samotnými investicemi do zvyšování kapacit.

*V počátcích růstu je potřeba identifikovat jeho potenciální omezení, zejména ve vztahu ke kapacitě. Pokud firmě rostou tržby, jak se musí změnit jednotlivé útvary podniku, aby mohly tržby růst nadále? Kolik nových zaměstnanců bude potřeba naverbovat, jak bude potřeba rozšířit produkci? To jsou otázky, na které musí firma najít odpověď, aby nedošlo k úpadku. Znalost cílových zákazníků a trhu a toho, jak reagují při vzrůstu pomůže při predikci budoucího vývoje.
*Zajistit, aby byly interní systémy společnosti připraveny na růst. Pokud je růstová strategie podniku agresivní, ale jeho vnitřní systém není přizpůsoben tomu, aby se dokázal vyrovnat se schodky ve výkonnosti, dochází k problémům a omezení růstu.
*Zjistit, co ovlivňuje rozhodování o kapacitních investicích. Naše předchozí výsledky by neměly být hlavním ovlivňujícím faktorem toho, jestli zvýšit či snížit investice. Místo toho je vhodné najít tržní faktory, které ovlivňují a zvyšují růst. Může se stát, že se firma bude řídit pouze předchozími zkušenostmi a nebude mít ponětí o tom, jak vypadá trh a konkurence v současné době.<ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.79 ISBN 1883823188.</ref>

===Prodleva spojená s nabytím nových kapacit (Capacity-Acquisition Delay)===
V momentě, kdy dojde k rozhodnutí o investicích, objevuje se druhé zpoždění související s nabytím nových kapacit. Mezi rozhodnutím o investicích/investicemi a jejich projevem jako zvýšení kapacit uběhne často doba dost dlouhá na to, aby došlo k výraznému zhoršení růstu a fungování firmy. Je proto důležité tuto prodlevu nepodceňovat a být na ni dostatečně připraven. Například díky jakémusi zpanikaření v čase této prodlevy může dojít k dalšímu pokusu o zvýšení kapacity a následnému zbytečnému přebytku těchto kapacit.

===Porozumnění trhu===
Pro správné řízení růstu a investic je také velmi důležité rozumět trhu, na kterém se pohybujeme. Musíme umět poznat, zda je naše poptávka klesající díky našemu rozhodování, anebo se jedná o pokles celkové tržní poptávky, která je mimo naši režii. Je nutné plně porozumět chování a požadavkům zákazníků, abychom věděli, jak je jejich chování ovlivněno našimi rozhodnutími. Stejně tak je potřeba sledovat konkurenci a její chování.<ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.79 ISBN 1883823188.</ref>

===Zapojení nových lidí===
Jak bylo popsáno výše, čemu se musí firma vyvarovat je být moc závislá na předešlém vývoji a předešlých rozhodnutích. Proto je nutné, aby při rozhodování o budoucích investicích bylo v tomto procesu zapojeno co nejvíce lidí, kteří by mohli mít nové nápady či vidět věci z jiné perspektivy. Toto může pomoci dostat se ze zajetých kolejí a pokoušet se o nové, více inovativní a aktuální přístupy k dané problematice. <ref name = "Kim onlajn"> DANIEL H. KIM. Using growth and underinvestment for capital planning. Dostupné online z :[https://thesystemsthinker.com/using-growth-and-underinvestment-for-capital-planning/] </ref>

==Modifikace růstu a nedostatečných investic se snižujícím se standardem (Drifting standard)==
Jedná se o zvláštní případ toho archetypu, kdy omezující faktor ovlivňuje také globální výkonnostní standard. S rostoucím omezujícím faktorem firmy se snižuje výkonnostní standard celého odvětví. V diagramu kauzální smyčky se vytváří čtvrtá smyčka, která je pozitivní zpětnovazební, jelikož při snižování výkonnostního standardu dochází pomocí smyčky 3 k většímu snížení tohoto standardu.

Pokud dojde ke snížení omezujícího faktoru, v této verzi to způsobí zvýšení výkonnostního standardu, tedy ke zvyšování investic do kapacity a dalšímu snižování limitu.

===Řízení tohoto archetypu===
Pro efektivní zvládnutí této struktury je nutná kvalitní předvídavost. Je potřeba zjistit, jak bude růst ovlivňovat další veličiny ještě před tím, než začne ovlivňovat celý systém.

Zároveň je nutno zajistit, aby omezující faktor co nejméně (v nejlepším případě vůbec) ovlivňoval výkonnostní standard. <ref name = "systemthinking"> Growth and Underinvestment with a Drifting Standard, dostupné online z: [http://www.systems-thinking.org/theWay/sgd/gd.htm] </ref>

Reference
<references/>

[[User:Xhyvv00|Xhyvv00]] ([[User talk:Xhyvv00|talk]]) 23:46, 14 June 2018 (CEST)

Growth and Underinvestment/cs

2018-06-14T21:52:13Z

Xhyvv00: /* Základní struktura */

{{DISPLAYTITLE:Růst a nedostatečné investice}}

Růst a nedostatečné investice je jedním z [[System_Archetypes/cs|jedenácti systémových archetypů]] v oblasti systémového myšlení, sociálních a dynamických systémů. Je charakterizován tím, že je růst v dané společnosti omezován a blíží se limitu, který lze odstranit či odložit pomocí kapacitních investic. Namísto toho však dochází ke snížení poptávky či výkonu, což vede k omezování a snižování dalších investic a také snižování kapacity. <ref name="Kim">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.73 ISBN 1883823188.</ref>. Investicemi jsou zde tedy zejména přidání či zlepšení fyzické kapacity, školení personálu, zlepšení organizační struktury či zlepšení pracovního procesu.<ref name = "Mildeová1">MILDEOVÁ, Stanislava a Viktor VOJTKO. Systémová dynamika. V Praze: Oeconomica, 2003, s.54, ISBN 80-245-0626-2. </ref>
__TOC__
==Ůvod==
Archetyp růstu a nedostatečných investic se projevuje v situacích, kdy daná společnost omezuje svůj vlastní rozvoj tím, že nedostatečně investuje. To znamená, že podnik tvoří nižší kapacity, než je potřeba pro uspokojení zvyšující se poptávky zákazníků. Firma pak není schopná dosáhnout svého potenciálního růstu navzdory tomu, že všichni zaměstnanci na něm pracují naplno.

Jedinec či organizace zažívá růst poptávky a příležitostí, které pomalu začínají převyšovat kapacitu. Tento nedostatek kapacity vede ke snížení výkonu a horším výsledkům. Díky tomu klesají požadavky či poptávka na udržování vyšších výkonů a výsledků. Tento pokles je brán jako důvod pro neinvestování do zvýšení budoucí kapacity, i když by měl být považován za pravý opak, tudíž symptom toho, že jsou investice nedostatečné a je potřeba je zvýšit. Ve výsledku se jako jediné východisko jeví úplně ukončit výrobu či vyhledat jiné příležitosti.<ref name="Kim2">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.74 ISBN 1883823188.</ref>.

==Základní struktura==
Archetyp růstu a nedostatečných investic pracuje se čtyřmi základními proměnnými/faktory:
[[File:Behaviour over time.png|300px|thumb|right|Obr. 1: Vývoj jednotlivých faktorů růstu a nedostatečných investic v čase.]]
*Poptávka [Demand]
*Kapacita [Capacity]
*Pociťovaná potřeba pro investice [Perceived Need to Invest]
*Investice do kapacity [Capacity Investments & Capacity Reductions]

Tyto faktory jsou vzájemně provázané mnohem těsněji, než je tomu u jiných archetypů. Pociťovaná potřeba pro investice zvyšuje samotné investice, které ovlivní kapacitu, která poté ovlivní poptávku. Rozdíl mezi kapacitou a poptávkou ovlivňuje pociťovanou potřebu pro investice, čímž se uzavírá smyčka. Samotný růst je pak ovlivňován různými způsoby, v závislosti na podmínkách v dané firmě.

Na obrázku ___ lze vidět vývoj těchto čtyř proměnných v čase a s nimi také několik zajímavých momentů, ke kterým při jejich interakci dochází. V čase "A" dochází k převyšování kapacity poptávkou, což zvyšuje pociťovanou potřebu pro investice. Po malé prodlevě, jejíž velikost se liší v závislosti na podniku, dojde k investicím do kapacity a kapacita se díky tomu začíná zvedat. Čas "B" popisuje moment, kdy začíná kapacita převyšovat poptávku (jelikož poptávka díky předchozí nedostatečné kapacitě klesat) a pociťovaná potřeba pro investování je de facto nulová, jelikož v očích vedení funguje vše, jak má. Se stále rostoucí kapacitou je firma schopna dostávat všem potřebám zákazníků, což má za následek opětovné zvedání poptávky, která roste tak dlouho, až dochází k opětovnému převýšení kapacity v bodě "C" a cyklus se opakuje.

Problém však je ten, že v realitě firma s největší pravděpodobností nebude schopna přitahovat zákazníky zpět po každém navýšení kapacity a dochází tak k odlivu zákazníků ke konkurenci. V takovém případě dochází k tomu, že se poptávka nedokáže zvednou včas (v čase "D"), čemuž se firma přizpůsobí snížením kapacity na potřebnou odpovídající míru - čas "E". Poptávka pak klesá ještě níže, tím pádem dojde k opětovnému snižování kapacity a tento postup se může opakovat až do doby, dokud firma není nucena odejít z trhu.

==Diagram kauzální smyčky==
Diagram kauzální smyčky růstu a nedostatečných investic v základní podobě je v podstatě rozšířenou verzí archetypu [[Limits_to_Growth/cs|meze růstu]], kde je zpomalující akce součástí další stabilizační smyčky s externím standardem a prodlením.<ref name = "Mildeová2">MILDEOVÁ, Stanislava a Viktor VOJTKO. Systémová dynamika. V Praze: Oeconomica, 2003, s.54, ISBN 80-245-0626-2. </ref> Obsahuje tři dílčí smyčky, z nichž jedna je [[Causal_Loop_Diagram/cs#Pozitivn.C3.AD_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka|pozitivní zpětnovazebná smyčka]], jedna [[Causal_Loop_Diagram/cs#Negativn.C3.AD_.28vyrovn.C3.A1vac.C3.AD.29_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka|negativní zpětnovazební smyčka]] a třetí pak [[Causal_Loop_Diagram/cs#Negativn.C3.AD_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka_se_spo.C5.BEd.C4.9Bn.C3.ADm|negativní zpětnovazební smyčka se zpožděním]]. Pozitivní smyčka se týká růstu, obsahuje poptávku výši růstu, které se vzájemně pozitivně ovlivňují. Růst této smyčky znamená zvyšování současných limitů a následuje zpomalování růstu díky zafungování limitujících faktorů ze smyčky 2.

V čem se tento diagram liší od meze růstu je smyčka 3, která upravuje limitující faktor tak, aby byly splněny cíle nebo výkonnostní standardy. Pokud se velikost a dopad limitujícího faktoru liší od výkonnostního standardu, dochází ke zvyšování pocitu, že je potřeba zvýšit investice do kapacity k překonání tohoto omezení. Čas hraje klíčovou roli, jelikož často docela dlouho trvá, než jsou tyto pocity a postřehy přeneseny na papír a implementovány jako zvýšené investice. Stejně tak existuje prodleva mezi rozhodnutím o investici (a investováním) a projevením těchto investic v reálném čase. V čase, kdy se velikost kapacity zvýší, dojde ke snížení limitujícího faktoru a také k převrácení směru druhé smyčky a posílení růstového faktoru v první smyčce.<ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>

Tedy jednoduše: Zvýšení kapacity sníží nebo odloží vliv omezujícího faktoru, což zvedá poptávku, díky tomu také růst, který zvedá poptávku ještě více. Zvýšení poptávky však znova způsobí zvýšení omezujícího faktoru, a tedy také potřeby pro zvýšení investic.

Nejdůležitější je zde rozdíl mezi rychlostmi obou vyrovnávajících smyček. Pokud smyčka 2 operuje rychleji než smyčka 3, dochází k tomu, že investice ze smyčky 3 se nemusí projevit dostatečně rychle a zvýšení kapacity proto trvá dlouho. Naopak pokud smyčka 3 aktivuje investice a zvýšení kapacity rychleji, dojde ke zrušení omezení ještě dříve, než se stačí projevit, a díky tomu zaznamenáme zvýšení růstu.

==Způsoby řízení a obrany proti tomuto archetypu==

Abychom poznali, že je tento archetyp přítomen v naší firmě, je důležité sledovat zejména trendy poptávky (ať už se jedná o produkty, kapitál, čas či lidské zdroj) a investice do kapacit k naplnění těchto požadavků. Pokud mají tyto trendy oscilující charakter, může to značit výskyt nedostatečných investic. Pokud se projednávají možnosti snižování nákladů, propouštění zaměstnanců či snižování investic jako reakce na změnu na trhu nebo snížení poptávky, je potřeba se pořádně zamyslet nad tím, jaké budou mít tyto změny dopady na růst společnosti, budoucí poptávku a možná následná omezení. Zároveň je potřeba si uvědomit, zda je snížení růstu (čili vyšší omezující faktor) způsoben externími faktory a trhem nebo je to díky naším firemním zásadám. Mnoho společností má velký problém tyto příčiny od sebe odlišit, což má neblahé následky. <ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.78 ISBN 1883823188.</ref>

===Prodleva spojená s vnímáním dob trvání (Perception Delay)===
První zpoždění se týká vnímání doby, jak dlouho trvá, než se nám zdá současná výkonnost firmy nedostatečná a usoudíme, že je potřeba zasáhnout, a stejně tak vnímání doby mezi tímto rozhodnutím a samotnými investicemi do zvyšování kapacit.

*V počátcích růstu je potřeba identifikovat jeho potenciální omezení, zejména ve vztahu ke kapacitě. Pokud firmě rostou tržby, jak se musí změnit jednotlivé útvary podniku, aby mohly tržby růst nadále? Kolik nových zaměstnanců bude potřeba naverbovat, jak bude potřeba rozšířit produkci? To jsou otázky, na které musí firma najít odpověď, aby nedošlo k úpadku. Znalost cílových zákazníků a trhu a toho, jak reagují při vzrůstu pomůže při predikci budoucího vývoje.
*Zajistit, aby byly interní systémy společnosti připraveny na růst. Pokud je růstová strategie podniku agresivní, ale jeho vnitřní systém není přizpůsoben tomu, aby se dokázal vyrovnat se schodky ve výkonnosti, dochází k problémům a omezení růstu.
*Zjistit, co ovlivňuje rozhodování o kapacitních investicích. Naše předchozí výsledky by neměly být hlavním ovlivňujícím faktorem toho, jestli zvýšit či snížit investice. Místo toho je vhodné najít tržní faktory, které ovlivňují a zvyšují růst. Může se stát, že se firma bude řídit pouze předchozími zkušenostmi a nebude mít ponětí o tom, jak vypadá trh a konkurence v současné době.<ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.79 ISBN 1883823188.</ref>

===Prodleva spojená s nabytím nových kapacit (Capacity-Acquisition Delay)===
V momentě, kdy dojde k rozhodnutí o investicích, objevuje se druhé zpoždění související s nabytím nových kapacit. Mezi rozhodnutím o investicích/investicemi a jejich projevem jako zvýšení kapacit uběhne často doba dost dlouhá na to, aby došlo k výraznému zhoršení růstu a fungování firmy. Je proto důležité tuto prodlevu nepodceňovat a být na ni dostatečně připraven. Například díky jakémusi zpanikaření v čase této prodlevy může dojít k dalšímu pokusu o zvýšení kapacity a následnému zbytečnému přebytku těchto kapacit.

===Porozumnění trhu===
Pro správné řízení růstu a investic je také velmi důležité rozumět trhu, na kterém se pohybujeme. Musíme umět poznat, zda je naše poptávka klesající díky našemu rozhodování, anebo se jedná o pokles celkové tržní poptávky, která je mimo naši režii. Je nutné plně porozumět chování a požadavkům zákazníků, abychom věděli, jak je jejich chování ovlivněno našimi rozhodnutími. Stejně tak je potřeba sledovat konkurenci a její chování.<ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.79 ISBN 1883823188.</ref>

===Zapojení nových lidí===
Jak bylo popsáno výše, čemu se musí firma vyvarovat je být moc závislá na předešlém vývoji a předešlých rozhodnutích. Proto je nutné, aby při rozhodování o budoucích investicích bylo v tomto procesu zapojeno co nejvíce lidí, kteří by mohli mít nové nápady či vidět věci z jiné perspektivy. Toto může pomoci dostat se ze zajetých kolejí a pokoušet se o nové, více inovativní a aktuální přístupy k dané problematice. <ref name = "Kim onlajn"> DANIEL H. KIM. Using growth and underinvestment for capital planning. Dostupné online z :[https://thesystemsthinker.com/using-growth-and-underinvestment-for-capital-planning/] </ref>

==Modifikace růstu a nedostatečných investic se snižujícím se standardem (Drifting standard)==
Jedná se o zvláštní případ toho archetypu, kdy omezující faktor ovlivňuje také globální výkonnostní standard. S rostoucím omezujícím faktorem firmy se snižuje výkonnostní standard celého odvětví. V diagramu kauzální smyčky se vytváří čtvrtá smyčka, která je pozitivní zpětnovazební, jelikož při snižování výkonnostního standardu dochází pomocí smyčky 3 k většímu snížení tohoto standardu.

Pokud dojde ke snížení omezujícího faktoru, v této verzi to způsobí zvýšení výkonnostního standardu, tedy ke zvyšování investic do kapacity a dalšímu snižování limitu.

===Řízení tohoto archetypu===
Pro efektivní zvládnutí této struktury je nutná kvalitní předvídavost. Je potřeba zjistit, jak bude růst ovlivňovat další veličiny ještě před tím, než začne ovlivňovat celý systém.

Zároveň je nutno zajistit, aby omezující faktor co nejméně (v nejlepším případě vůbec) ovlivňoval výkonnostní standard. <ref name = "systemthinking"> Growth and Underinvestment with a Drifting Standard, dostupné online z: [http://www.systems-thinking.org/theWay/sgd/gd.htm] </ref>

Reference
<references/>

[[User:Xhyvv00|Xhyvv00]] ([[User talk:Xhyvv00|talk]]) 23:46, 14 June 2018 (CEST)

File:Behaviour over time.png

2018-06-14T21:48:44Z

Xhyvv00:

Growth and Underinvestment/cs

2018-06-14T21:46:29Z

Xhyvv00: Created page with "{{DISPLAYTITLE:Růst a nedostatečné investice}} Růst a nedostatečné investice je jedním z jedenácti systémových archetypů v oblasti systé..."

{{DISPLAYTITLE:Růst a nedostatečné investice}}

Růst a nedostatečné investice je jedním z [[System_Archetypes/cs|jedenácti systémových archetypů]] v oblasti systémového myšlení, sociálních a dynamických systémů. Je charakterizován tím, že je růst v dané společnosti omezován a blíží se limitu, který lze odstranit či odložit pomocí kapacitních investic. Namísto toho však dochází ke snížení poptávky či výkonu, což vede k omezování a snižování dalších investic a také snižování kapacity. <ref name="Kim">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.73 ISBN 1883823188.</ref>. Investicemi jsou zde tedy zejména přidání či zlepšení fyzické kapacity, školení personálu, zlepšení organizační struktury či zlepšení pracovního procesu.<ref name = "Mildeová1">MILDEOVÁ, Stanislava a Viktor VOJTKO. Systémová dynamika. V Praze: Oeconomica, 2003, s.54, ISBN 80-245-0626-2. </ref>
__TOC__
==Ůvod==
Archetyp růstu a nedostatečných investic se projevuje v situacích, kdy daná společnost omezuje svůj vlastní rozvoj tím, že nedostatečně investuje. To znamená, že podnik tvoří nižší kapacity, než je potřeba pro uspokojení zvyšující se poptávky zákazníků. Firma pak není schopná dosáhnout svého potenciálního růstu navzdory tomu, že všichni zaměstnanci na něm pracují naplno.

Jedinec či organizace zažívá růst poptávky a příležitostí, které pomalu začínají převyšovat kapacitu. Tento nedostatek kapacity vede ke snížení výkonu a horším výsledkům. Díky tomu klesají požadavky či poptávka na udržování vyšších výkonů a výsledků. Tento pokles je brán jako důvod pro neinvestování do zvýšení budoucí kapacity, i když by měl být považován za pravý opak, tudíž symptom toho, že jsou investice nedostatečné a je potřeba je zvýšit. Ve výsledku se jako jediné východisko jeví úplně ukončit výrobu či vyhledat jiné příležitosti.<ref name="Kim2">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.74 ISBN 1883823188.</ref>.

==Základní struktura==
Archetyp růstu a nedostatečných investic pracuje se čtyřmi základními proměnnými/faktory:
*Poptávka
*Kapacita
*Pociťovaná potřeba pro investice
*Investice do kapacity

Tyto faktory jsou vzájemně provázané mnohem těsněji, než je tomu u jiných archetypů. Pociťovaná potřeba pro investice zvyšuje samotné investice, které ovlivní kapacitu, která poté ovlivní poptávku. Rozdíl mezi kapacitou a poptávkou ovlivňuje pociťovanou potřebu pro investice, čímž se uzavírá smyčka. Samotný růst je pak ovlivňován různými způsoby, v závislosti na podmínkách v dané firmě.

Na obrázku ___ lze vidět vývoj těchto čtyř proměnných v čase a s nimi také několik zajímavých momentů, ke kterým při jejich interakci dochází. V čase "A" dochází k převyšování kapacity poptávkou, což zvyšuje pociťovanou potřebu pro investice. Po malé prodlevě, jejíž velikost se liší v závislosti na podniku, dojde k investicím do kapacity a kapacita se díky tomu začíná zvedat. Čas "B" popisuje moment, kdy začíná kapacita převyšovat poptávku (jelikož poptávka díky předchozí nedostatečné kapacitě klesat) a pociťovaná potřeba pro investování je de facto nulová, jelikož v očích vedení funguje vše, jak má. Se stále rostoucí kapacitou je firma schopna dostávat všem potřebám zákazníků, což má za následek opětovné zvedání poptávky, která roste tak dlouho, až dochází k opětovnému převýšení kapacity v bodě "C" a cyklus se opakuje.

Problém však je ten, že v realitě firma s největší pravděpodobností nebude schopna přitahovat zákazníky zpět po každém navýšení kapacity a dochází tak k odlivu zákazníků ke konkurenci. V takovém případě dochází k tomu, že se poptávka nedokáže zvednou včas (v čase "D"), čemuž se firma přizpůsobí snížením kapacity na potřebnou odpovídající míru - čas "E". Poptávka pak klesá ještě níže, tím pádem dojde k opětovnému snižování kapacity a tento postup se může opakovat až do doby, dokud firma není nucena odejít z trhu.

==Diagram kauzální smyčky==
Diagram kauzální smyčky růstu a nedostatečných investic v základní podobě je v podstatě rozšířenou verzí archetypu [[Limits_to_Growth/cs|meze růstu]], kde je zpomalující akce součástí další stabilizační smyčky s externím standardem a prodlením.<ref name = "Mildeová2">MILDEOVÁ, Stanislava a Viktor VOJTKO. Systémová dynamika. V Praze: Oeconomica, 2003, s.54, ISBN 80-245-0626-2. </ref> Obsahuje tři dílčí smyčky, z nichž jedna je [[Causal_Loop_Diagram/cs#Pozitivn.C3.AD_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka|pozitivní zpětnovazebná smyčka]], jedna [[Causal_Loop_Diagram/cs#Negativn.C3.AD_.28vyrovn.C3.A1vac.C3.AD.29_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka|negativní zpětnovazební smyčka]] a třetí pak [[Causal_Loop_Diagram/cs#Negativn.C3.AD_zp.C4.9Btnovazebn.C3.AD_smy.C4.8Dka_se_spo.C5.BEd.C4.9Bn.C3.ADm|negativní zpětnovazební smyčka se zpožděním]]. Pozitivní smyčka se týká růstu, obsahuje poptávku výši růstu, které se vzájemně pozitivně ovlivňují. Růst této smyčky znamená zvyšování současných limitů a následuje zpomalování růstu díky zafungování limitujících faktorů ze smyčky 2.

V čem se tento diagram liší od meze růstu je smyčka 3, která upravuje limitující faktor tak, aby byly splněny cíle nebo výkonnostní standardy. Pokud se velikost a dopad limitujícího faktoru liší od výkonnostního standardu, dochází ke zvyšování pocitu, že je potřeba zvýšit investice do kapacity k překonání tohoto omezení. Čas hraje klíčovou roli, jelikož často docela dlouho trvá, než jsou tyto pocity a postřehy přeneseny na papír a implementovány jako zvýšené investice. Stejně tak existuje prodleva mezi rozhodnutím o investici (a investováním) a projevením těchto investic v reálném čase. V čase, kdy se velikost kapacity zvýší, dojde ke snížení limitujícího faktoru a také k převrácení směru druhé smyčky a posílení růstového faktoru v první smyčce.<ref name = Kim3">DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.76 ISBN 1883823188.</ref>

Tedy jednoduše: Zvýšení kapacity sníží nebo odloží vliv omezujícího faktoru, což zvedá poptávku, díky tomu také růst, který zvedá poptávku ještě více. Zvýšení poptávky však znova způsobí zvýšení omezujícího faktoru, a tedy také potřeby pro zvýšení investic.

Nejdůležitější je zde rozdíl mezi rychlostmi obou vyrovnávajících smyček. Pokud smyčka 2 operuje rychleji než smyčka 3, dochází k tomu, že investice ze smyčky 3 se nemusí projevit dostatečně rychle a zvýšení kapacity proto trvá dlouho. Naopak pokud smyčka 3 aktivuje investice a zvýšení kapacity rychleji, dojde ke zrušení omezení ještě dříve, než se stačí projevit, a díky tomu zaznamenáme zvýšení růstu.

==Způsoby řízení a obrany proti tomuto archetypu==

Abychom poznali, že je tento archetyp přítomen v naší firmě, je důležité sledovat zejména trendy poptávky (ať už se jedná o produkty, kapitál, čas či lidské zdroj) a investice do kapacit k naplnění těchto požadavků. Pokud mají tyto trendy oscilující charakter, může to značit výskyt nedostatečných investic. Pokud se projednávají možnosti snižování nákladů, propouštění zaměstnanců či snižování investic jako reakce na změnu na trhu nebo snížení poptávky, je potřeba se pořádně zamyslet nad tím, jaké budou mít tyto změny dopady na růst společnosti, budoucí poptávku a možná následná omezení. Zároveň je potřeba si uvědomit, zda je snížení růstu (čili vyšší omezující faktor) způsoben externími faktory a trhem nebo je to díky naším firemním zásadám. Mnoho společností má velký problém tyto příčiny od sebe odlišit, což má neblahé následky. <ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.78 ISBN 1883823188.</ref>

===Prodleva spojená s vnímáním dob trvání (Perception Delay)===
První zpoždění se týká vnímání doby, jak dlouho trvá, než se nám zdá současná výkonnost firmy nedostatečná a usoudíme, že je potřeba zasáhnout, a stejně tak vnímání doby mezi tímto rozhodnutím a samotnými investicemi do zvyšování kapacit.

*V počátcích růstu je potřeba identifikovat jeho potenciální omezení, zejména ve vztahu ke kapacitě. Pokud firmě rostou tržby, jak se musí změnit jednotlivé útvary podniku, aby mohly tržby růst nadále? Kolik nových zaměstnanců bude potřeba naverbovat, jak bude potřeba rozšířit produkci? To jsou otázky, na které musí firma najít odpověď, aby nedošlo k úpadku. Znalost cílových zákazníků a trhu a toho, jak reagují při vzrůstu pomůže při predikci budoucího vývoje.
*Zajistit, aby byly interní systémy společnosti připraveny na růst. Pokud je růstová strategie podniku agresivní, ale jeho vnitřní systém není přizpůsoben tomu, aby se dokázal vyrovnat se schodky ve výkonnosti, dochází k problémům a omezení růstu.
*Zjistit, co ovlivňuje rozhodování o kapacitních investicích. Naše předchozí výsledky by neměly být hlavním ovlivňujícím faktorem toho, jestli zvýšit či snížit investice. Místo toho je vhodné najít tržní faktory, které ovlivňují a zvyšují růst. Může se stát, že se firma bude řídit pouze předchozími zkušenostmi a nebude mít ponětí o tom, jak vypadá trh a konkurence v současné době.<ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.79 ISBN 1883823188.</ref>

===Prodleva spojená s nabytím nových kapacit (Capacity-Acquisition Delay)===
V momentě, kdy dojde k rozhodnutí o investicích, objevuje se druhé zpoždění související s nabytím nových kapacit. Mezi rozhodnutím o investicích/investicemi a jejich projevem jako zvýšení kapacit uběhne často doba dost dlouhá na to, aby došlo k výraznému zhoršení růstu a fungování firmy. Je proto důležité tuto prodlevu nepodceňovat a být na ni dostatečně připraven. Například díky jakémusi zpanikaření v čase této prodlevy může dojít k dalšímu pokusu o zvýšení kapacity a následnému zbytečnému přebytku těchto kapacit.

===Porozumnění trhu===
Pro správné řízení růstu a investic je také velmi důležité rozumět trhu, na kterém se pohybujeme. Musíme umět poznat, zda je naše poptávka klesající díky našemu rozhodování, anebo se jedná o pokles celkové tržní poptávky, která je mimo naši režii. Je nutné plně porozumět chování a požadavkům zákazníků, abychom věděli, jak je jejich chování ovlivněno našimi rozhodnutími. Stejně tak je potřeba sledovat konkurenci a její chování.<ref name = Kim4"> DANIEL H. KIM AND VIRGINIA ANDERSON. Systems archetype basics: from story to structure. Waltham: Pegasus Communications, 1998., s.79 ISBN 1883823188.</ref>

===Zapojení nových lidí===
Jak bylo popsáno výše, čemu se musí firma vyvarovat je být moc závislá na předešlém vývoji a předešlých rozhodnutích. Proto je nutné, aby při rozhodování o budoucích investicích bylo v tomto procesu zapojeno co nejvíce lidí, kteří by mohli mít nové nápady či vidět věci z jiné perspektivy. Toto může pomoci dostat se ze zajetých kolejí a pokoušet se o nové, více inovativní a aktuální přístupy k dané problematice. <ref name = "Kim onlajn"> DANIEL H. KIM. Using growth and underinvestment for capital planning. Dostupné online z :[https://thesystemsthinker.com/using-growth-and-underinvestment-for-capital-planning/] </ref>

==Modifikace růstu a nedostatečných investic se snižujícím se standardem (Drifting standard)==
Jedná se o zvláštní případ toho archetypu, kdy omezující faktor ovlivňuje také globální výkonnostní standard. S rostoucím omezujícím faktorem firmy se snižuje výkonnostní standard celého odvětví. V diagramu kauzální smyčky se vytváří čtvrtá smyčka, která je pozitivní zpětnovazební, jelikož při snižování výkonnostního standardu dochází pomocí smyčky 3 k většímu snížení tohoto standardu.

Pokud dojde ke snížení omezujícího faktoru, v této verzi to způsobí zvýšení výkonnostního standardu, tedy ke zvyšování investic do kapacity a dalšímu snižování limitu.

===Řízení tohoto archetypu===
Pro efektivní zvládnutí této struktury je nutná kvalitní předvídavost. Je potřeba zjistit, jak bude růst ovlivňovat další veličiny ještě před tím, než začne ovlivňovat celý systém.

Zároveň je nutno zajistit, aby omezující faktor co nejméně (v nejlepším případě vůbec) ovlivňoval výkonnostní standard. <ref name = "systemthinking"> Growth and Underinvestment with a Drifting Standard, dostupné online z: [http://www.systems-thinking.org/theWay/sgd/gd.htm] </ref>

Reference
<references/>

[[User:Xhyvv00|Xhyvv00]] ([[User talk:Xhyvv00|talk]]) 23:46, 14 June 2018 (CEST)

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T22:05:38Z

Xhyvv00:

__TOC__

== Základní údaje ==

'''Název simulace:''' Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

'''Datum zpracování:''' LS 2017/18

'''Autor:''' Vojtěch Hyvnar

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo 6.0.3

== Definice problému ==

Začátkem 16. století došlo ve Svaté říši římské, konkrétně na území dnešního Německa, k reformaci církve, kdy na základě učení Martina Luthera vzniklo nové vyznání - luteránství. Luteránství se z Wittenbergu, kde Martin Luther učil, rozšířilo na velkou část německého území a také do některých ostatních částí Svaté říše římské - například území dnešní Francie, Rakouska, Švýcarska či Belgie. Luteránství se však nerozšířilo na celé území dnešního Německa, část regionů zůstala katolická.

Tento model simuluje šíření luteránství v Německu, z Wittenbergu do ostatních regionů v závislosti na jejich geopolitických vlastnostech. Model je tvořen na mapě sestávající z historických regionů Svaté říše římské, které se nacházely na území dnešního Německa. Mapa pokrývá celé dnešní Německo a historické regiony Svaté říše římské zasahují do částí sousedních zemí, konkrétně do Francie, Polska, Rakouska, Belgie a Švýcarska.

=== Cíl ===

Cílem simulace je zjistit, jak geopolitická situace jednotlivých regionů ovlivňuje adaptaci nové víry a co by muselo vést k tomu, aby se celé území dnešního Německa stalo plně luteránské.

Model a jeho parametry jsou samozřejmě velice zjednodušeným odrazem reality, jelikož se jedná o opravdu komplexní problém.

== Metoda ==

== Detailní popis modelu ==

Pro co nejpřesnější simulaci na už tak ne úplně přesných datech je počátek modelu nastaven na letopočet 1500, i když samotná Lutherova filozofie se začala po Německu šířit až zhruba v roce 1517.

=== Mapa jako základ modelu ===

V 16. století obsahovala Svatá říše římská celkem 10 říšských krajů, což byly vyšší územně-správní celky říše. Kromě dnešního Německa tyto kraje pokrývaly část dnešního Polska, Rakousko, Belgii, Nizozemsko a část Francie. Vzhledem k tomu, že záměrem simulace bylo zkoumání luteránství pouze na území Německa, říšské kraje a země, které toto území nepokrývaly (tzn. Rakouský a Burgundský kraj, dále například země Koruny České či Švýcarsko), jsem z mapy vyřadil. Na mapě tedy zbylo těchto 8 krajů pokrývající německé území:
[[File:Nemecko.png|300px|thumb|right|Mapa daných říšských krajů, na které se odehrává simulace.]]
*Bavorský kraj
*Francký kraj
*Hornorýnský kraj
*Švábský kraj
*Dolnorýnsko-Vestfálský kraj
*Kraj porýnských kurfiřtství
*Hornosaský kraj
*Dolnosaský kraj

''(pozn. Kraj porýnských kurfiřtství vznikl po sněmu v roce 1512 a Hornosaský a Dolnosaský kraj vznikly po rozdělení Saského kraje)''

Dané říšské kraje jsem poté rozdělil do menších oblastí - dle městských států či jiných historických území.

Každá oblast má na mapě svou specifickou, unikátní barvu korespondující s barevnou paletou NetLoga. Díky této barevné paletě dokážu v simulaci rozlišit obyvatele jednotlivých oblastí a upravit jejich chování a parametry. Tato mapa je pak obklopena černou barvou značící zbytek Evropy a modrou barvou značící moře (no-go zones). Tvorba mapy byla časově dost náročná, ve finále jsem použil celkem 69 barev pro 69 oblastí, kdy na jeden říšský kraj připadá v průměru zhruba 9 oblastí. Jednotlivé říšské kraje jsem od sebe barevně odlišil, ale vzhledem k tomu, že krajní odstíny (tmavé a světlé) jednotlivých barev částečně splývají, na první pohled nemusí být úplně zřejmé zařazení některých oblastí.

Mapa je pak v jednom z prvních kroků importována do modelu. Menší problém je zde ten, že při importu pro NetLogo docela velkého obrázku (zhruba 2000px * 2000px) dojde ke zmenšení (v modelu jsem použil velikost 400px * 400px, a patches o velikosti 1 pixel) obrázku a v místech, kde se dvě barvy potkávají, dojde ke klasickému blendu dvou barev a vzniku pixelů s odstíny jiných barev [nejsem grafický expert, nikdy jsem nezjistil, co se v těchto situacích vlastně děje], což způsobuje možné vytvoření části obyvatelstva jinde, než by měli správně vytvoření být měli. Toto je však opravdu minimální množina vytvořených agentů, a proto se tímto problémem zabývat nemusím. Kde však bylo potřeba tento problém ošetřit byli vytvoření luteráni jelikož jejich výskyt na začátku simulace musí být jen a pouze v oblasti Wittenbergu. Barva jejich území je proto super-unikátní a nemělo by docházet k vytvoření této barvy blendem dvou dalších někde jinde na mapě.

=== Vstupní data ===

Vzhledem k tomu, že se jedná o projekt časově velmi vzdálený dnešní době, nebylo úplně nejjednodušší získat potřebná data případně vůbec vymyslet, jaká data použít. Považoval jsem za důležité získat a použít data o počtu obyvatel jednotlivých území, ale jelikož sčítání lidu v době minulé nebylo moc praktikováno, ''kompletní'' data o počtech obyvatel kterékoli evropské země de facto neexistují. Známe jen hrubý počet obyvatel v zemi samotné (v Německu v roce 1500 to bylo údajně kolem 12 milionů, v celé Evropě pak necelých 60 milionů obyvatel) a také počty obyvatel zhruba stovky německých měst. Ostatní cifry můžou být jen a pouze spekulativní. Z toho důvodu jsem se rozhodl, že počet obyvatel jednotlivých území v modelu bude reprezentován počtem obyvatel jejich mocenských celků v roce 1500.

Tam, kde to bylo zjistitelné, jsem zároveň využil také údajů o počtech obyvatel v daných regionech a městech v roce 1600, čili o 100 let později. Z těchto dat jsem poté vypočetl koeficient růstu počtu obyvatel v těchto oblastech za 1 týden [základní časová jednotka v modelu]:

''k = [obyvatelstvo(1600)/obyvatelstvo(1500)]^(1/100) / 52''

Kde tento údaj (počet obyvatel za 100 let) nebyl dostupný, koeficient se jednoduše rovnal jedné.

Dalším údajem, který vstupoval do modelu, je vzdálenost dané oblasti od Wittenbergu. Ačkoli se může zdát, že je tato problematika už obsažena a řešena v samotném způsobu řešení prostřednictvím mapy, vzhledem k tomu, že rychlost pohybu

Důležitým údajem, plně vypůjčeným od Davide Cantoniho z jeho práce

Všechna území mají také svůj typ vlády, jak ukazuje následující seznam:

*Abbey - opatství - 1
*Bishopric - diecéze - 1
*County - hrabství - 5
*Duchy - vévodství - 12
*Electorate - kurfiřtství - 1
*Free Imperial City - Svobodné říšské město - 29
*Landgraviate - lankrabství - 1
*Margraviate - markrabství - 3
*Prince-archbishopric - kníže-arcibiskupství - 1
*Prince-bishopric - kníže-biskupství - 12
*Principality - knížectví - 3

Jak lze vidět, nejčastěji se zde vyskytuje svobodné říšské město, následně pak kníže-biskupství a vévodství. 5 typů vlády se zde vyskytuje pouze jedinkrát.

=== Parametry modelu ===
...neboli co všechno v modelu nastavuji

==== Vlastnosti všech lidí [turtles-own] ====
Vzhledem k tomu, že lidi jsou lidi a mají všichni stejné vlastnosti, nemám zde potřebu dávat některé ze skupin zvláštní vlastnosti, a proto je mám všechny takhle globálně.

*age - věk daného člověka - důležité pro reprodukci, šíření víry, a také umírání
*gender - pohlaví daného člověka - důležité pro reprodukci
*population-growth -
*lutheran? - zda je daný člověk luterán
*catholic? - zda je daný člověk katolík
*atheist? - zda je daný člověk ateista [logicky má daný člověk aktivní vždy jen jednu z těchto tří hodnot]
*converted? - zda byl daný člověk v minulosti konvertován (z katolíka na luterána a vice versa). Předpokládám, že pokud jednou takhle člověk konvertoval, podruhé už ho na druhou stranu nikdo nepřesvědčí a v tomto modelu obsahujícím dvě náboženství už je jediná možnost pouze přechod na ateismus.
*home-color - barva domácího území, na kterém se člověk rodí. Tato barva je použitá při posuzování pohybu přes hranice.
*datum-konverze - kdy (číslo ticku/týdne) došlo ke konverzi (pokud k ni došlo). Tato hodnota je pak použitá při reevaluaci náboženství (člověk přemýšlí o ateismu nejdříve až rok po konverzi)

==== Parametry UI ====

*pocet-luteranu - neboli kolik kluků se ve Wittenbergu objeví. Co známe je, že měl Wittenberg v roce 1500 zhruba 2000 obyvatel. Otázkou je, kolik z nich bylo luterány hned ze startu, a tudíž kolik z nich chceme vypustit do světa. 2000 je zde defaultní hodnota a zároveň maximum, minimum je pak 1 (neboli samotný Martin Luther).

*cestovatelske-choutky - jelikož je jasné, že lidé se ze svých bydlišť a sídel moc nehýbali a nestěhovali, je potřeba zamezit, aby nám na mapě vesničané někam neutekli. Tento parametr, procentuálně vyjádřen, říká, jaká je šance, že když se člověk z daného území dostane ke hranicím, že tyto hranice přeleze a vydá se dále. Toto omezení se vztahuje jen na neluterány, jelikož v případě zamezení pohybu osob luteránům, model by nám byl úplně k ničemu. Defaultně je tato hodnota 0, ale v podstatě se dá, myslím si, uvažovat jakákoli hodnota do 5%.

*nadseni-pro-martina - de facto cestovatelské choutky pro luterány. Jedná se opět jenom šanci přechodu přes hranice a víc nic, takže v případě velice entuziastických šiřitelů víry můžeme uvažovat klidně velká procenta.

*rychlost-sireni - trochu v návaznosti na nadšení, tato hodnota říká, jak rychle chceme, aby se luteráni pohybovali a snažili se šířit svou víru. Hranice jsou od 0 do 2.

*reeval-freq - neboli frekvence (v týdnech), jak často má daná osoba rozvažovat (evaluovat), zda opustit své náboženství a stát se ateistou a nebo si žít dále zbožným životem. Defaultní hodnota je zde 52 týdnů, čili jednou za rok, minimum je 4 týdny a maximum pak 10 let (předpokládám, že alespoň dvakrát za život si každý řekl, jestli to má všechno smysl či ne. Na tuto volbu jsou pak navázány dvě další...

*reeval-chance-lutheran - procentuální šance toho, že při jedné evaluaci dojde ke konverzi luterána k ateismu.

*reeval-chance-catholic - dtto

==== Parametry pevně dané ====

*age - průměrná délka života byla v 16. století zhruba 35 let, proto všichni lidé dostanou na začátku simulace hodnotu věku odpovídající náhodnému číslu mezi 0 a 35.
to set-age
set age random 36 * 52
end

*min-age - tohle je parametr, nepřekvapivě, minimálního věku. Jedná se o minimální věk, kdy je možné porodit potomka. I když jsem si vědom toho, že v době dávno minulé byl věk prokreace nižší než dnes, mé morální hodnoty mi nedovolí zvolit tuto hodnotu nižší než 14.

*generování pohlaví člověka - zde jsem zvolil staré dobré 50/50 pro rozdělení mužů a žen.

*úmrtnost při překročení očekávané délky žití - jakmile je člověk starší 35 let, je jeho šance na umření 1% každý týden. Věřím, že hodně z nás by se místo pondělního vstávání do práce/školy kolikrát radši ani neprobouzelo, lidé v modelu tuto situaci zažijí na vlastní kůži a hrajou každé pondělí (každý tick) ruskou ruletu se stomístným bubnem a jedním ostrým nábojem. V rámci modelování je to dle mého celkem elegantní řešení, nenapadla mě lepší alternativa.
if age > 35 * 12 and random-float 100 < 1 [ die ]

*úmrtnost kdykoli a z jakýchkoli příčin - podobně jako výše. Vzhledem k tomu, že ani moderní medicína nezná odpovědi na všechny otázky, nevidím důvod, proč by středověcí doktoři měli být v tomto ohledu lepší. Každý týden mají lidé šanci, že z nějakého důvodu umřou. Může se jednat o běžnou nemoc, úraz, mor, živelnou pohromu, nehodu na dálnici [humor], cokoli.

=== Globální proměnné a jak jsem k nim přišel ===

Pomocí globálních proměnných počítám některé základní ukazatele spojené s jednotlivými náboženstvími:

*self-converted-catholics-to-atheism - kolik katolíků samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*self-converted-lutherans-to-atheism - kolik luteránů samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*born-lutheran - počet narozených luteránů za období
*born-catholic - počet narozených katolíků za období
*born-atheist - počet narozených ateistů za období
*persuaded-catholics - kolik katolíků bylo "přesvědčeno" luterány ke konverzi
*persuaded-lutherans - kolik luteránů bylo "přesvědčeno" katolíky ke konverzi
*i-see-dead-people - počet lidí, kteří od začátku simulace zemřeli
*tydny - proměnná, která počítá číslo týdnu v daném roce
to week-counter
set tydny tydny + 1
if tydny = 53 [
set tydny 1
]
end
--na začátku nastavím tydny = 0, při každém ticku zvednu týden o 1, pokud by měl tick dostat počet týdnů na 53, counter se resetuje a týdny jsou opět 0

=== Sledované ukazatele ===

Kromě výše zmíněných globálních proměnných sleduji také:

*současný rok
let rok-mod floor ( ticks / 52 )
report 1500 + rok-mod
*celkovou populaci
report count turtles
*počet luteránů běhajících po mém světě
report count turtles with [ lutheran? ]
*počet katolíků běhajících po mém světě
report count turtles with [ catholic? ]
*počet ateistů běhajících po mém světě
report count turtles with [ atheist? ]

pravděpodobnost konvertování katolíků v závislosti na jejich území:
- vzdálenost od Wittenbergu
- ekonomická síla/důležitost daného regionu
- náboženská situace v sousedních regionech
- typ vlády v regionu (svobodné říšské město/knížecí biskupství aj.)
pravděpodobnost konvertování luterána
pravděpodobnost, že člověk samovolně opustí své náboženství a stane se ateistou
frekvence, jak často budou lidé evaluovat svou náboženskou situaci
střední délka života (podloženo reálnými daty)

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T20:14:33Z

Xhyvv00:

__TOC__

== Základní údaje ==

'''Název simulace:''' Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

'''Datum zpracování:''' LS 2017/18

'''Autor:''' Vojtěch Hyvnar

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo 6.0.3

== Definice problému ==

Začátkem 16. století došlo ve Svaté říši římské, konkrétně na území dnešního Německa, k reformaci církve, kdy na základě učení Martina Luthera vzniklo nové vyznání - luteránství. Luteránství se z Wittenbergu, kde Martin Luther učil, rozšířilo na velkou část německého území a také do některých ostatních částí Svaté říše římské - například území dnešní Francie, Rakouska, Švýcarska či Belgie. Luteránství se však nerozšířilo na celé území dnešního Německa, část regionů zůstala katolická.

Tento model simuluje šíření luteránství v Německu, z Wittenbergu do ostatních regionů v závislosti na jejich geopolitických vlastnostech. Model je tvořen na mapě sestávající z historických regionů Svaté říše římské, které se nacházely na území dnešního Německa. Mapa pokrývá celé dnešní Německo a historické regiony Svaté říše římské zasahují do částí sousedních zemí, konkrétně do Francie, Polska, Rakouska, Belgie a Švýcarska.

=== Cíl ===

Cílem simulace je zjistit, jak geopolitická situace jednotlivých regionů ovlivňuje adaptaci nové víry a co by muselo vést k tomu, aby se celé území dnešního Německa stalo plně luteránské.

Model a jeho parametry jsou samozřejmě velice zjednodušeným odrazem reality, jelikož se jedná o opravdu komplexní problém.

== Metoda ==

== Detailní popis modelu ==

Pro co nejpřesnější simulaci na už tak ne úplně přesných datech je počátek modelu nastaven na letopočet 1500, i když samotná Lutherova filozofie se začala po Německu šířit až zhruba v roce 1517.

=== Mapa jako základ modelu ===

V 16. století obsahovala Svatá říše římská celkem 10 říšských krajů, což byly vyšší územně-správní celky říše. Kromě dnešního Německa tyto kraje pokrývaly část dnešního Polska, Rakousko, Belgii, Nizozemsko a část Francie. Vzhledem k tomu, že záměrem simulace bylo zkoumání luteránství pouze na území Německa, říšské kraje a země, které toto území nepokrývaly (tzn. Rakouský a Burgundský kraj, dále například země Koruny České či Švýcarsko), jsem z mapy vyřadil. Na mapě tedy zbylo těchto 8 krajů pokrývající německé území:
[[File:Nemecko.png|300px|thumb|right|Mapa daných říšských krajů, na které se odehrává simulace.]]
*Bavorský kraj
*Francký kraj
*Hornorýnský kraj
*Švábský kraj
*Dolnorýnsko-Vestfálský kraj
*Kraj porýnských kurfiřtství
*Hornosaský kraj
*Dolnosaský kraj

''(pozn. Kraj porýnských kurfiřtství vznikl po sněmu v roce 1512 a Hornosaský a Dolnosaský kraj vznikly po rozdělení Saského kraje)''

Dané říšské kraje jsem poté rozdělil do menších oblastí - dle městských států či jiných historických území.

Každá oblast má na mapě svou specifickou, unikátní barvu korespondující s barevnou paletou NetLoga. Díky této barevné paletě dokážu v simulaci rozlišit obyvatele jednotlivých oblastí a upravit jejich chování a parametry. Tato mapa je pak obklopena černou barvou značící zbytek Evropy a modrou barvou značící moře (no-go zones). Tvorba mapy byla časově dost náročná, ve finále jsem použil celkem 69 barev pro 69 oblastí, kdy na jeden říšský kraj připadá v průměru zhruba 9 oblastí. Jednotlivé říšské kraje jsem od sebe barevně odlišil, ale vzhledem k tomu, že krajní odstíny (tmavé a světlé) jednotlivých barev částečně splývají, na první pohled nemusí být úplně zřejmé zařazení některých oblastí.

Mapa je pak v jednom z prvních kroků importována do modelu. Menší problém je zde ten, že při importu pro NetLogo docela velkého obrázku (zhruba 2000px * 2000px) dojde ke zmenšení (v modelu jsem použil velikost 400px * 400px, a patches o velikosti 1 pixel) obrázku a v místech, kde se dvě barvy potkávají, dojde ke klasickému blendu dvou barev a vzniku pixelů s odstíny jiných barev [nejsem grafický expert, nikdy jsem nezjistil, co se v těchto situacích vlastně děje], což způsobuje možné vytvoření části obyvatelstva jinde, než by měli správně vytvoření být měli. Toto je však opravdu minimální množina vytvořených agentů, a proto se tímto problémem zabývat nemusím. Kde však bylo potřeba tento problém ošetřit byli vytvoření luteráni jelikož jejich výskyt na začátku simulace musí být jen a pouze v oblasti Wittenbergu. Barva jejich území je proto super-unikátní a nemělo by docházet k vytvoření této barvy blendem dvou dalších někde jinde na mapě.

=== Vstupní data ===

Vzhledem k tomu, že se jedná o projekt časově velmi vzdálený dnešní době, nebylo úplně nejjednodušší získat potřebná data případně vůbec vymyslet, jaká data použít. Považoval jsem za důležité získat a použít data o počtu obyvatel jednotlivých území, ale jelikož sčítání lidu v době minulé nebylo moc praktikováno, ''kompletní'' data o počtech obyvatel kterékoli evropské země de facto neexistují. Známe jen hrubý počet obyvatel v zemi samotné (v Německu v roce 1500 to bylo údajně kolem 12 milionů, v celé Evropě pak necelých 60 milionů obyvatel) a také počty obyvatel zhruba stovky německých měst. Ostatní cifry můžou být jen a pouze spekulativní. Z toho důvodu jsem se rozhodl, že počet obyvatel jednotlivých území v modelu bude reprezentován počtem obyvatel jejich mocenských celků v roce 1500.

Tam, kde to bylo zjistitelné, jsem zároveň využil také údajů o počtech obyvatel v daných regionech a městech v roce 1600, čili o 100 let později. Z těchto dat jsem poté vypočetl koeficient růstu počtu obyvatel v těchto oblastech za 1 týden [základní časová jednotka v modelu]:

''k = [obyvatelstvo(1600)/obyvatelstvo(1500)]^(1/100) / 52''

Kde tento údaj (počet obyvatel za 100 let) nebyl dostupný, koeficient se jednoduše rovnal jedné. Ačkoli

Dalším údajem, který vstupoval do modelu, je vzdálenost dané oblasti od Wittenbergu. Ačkoli se může zdát, že je tato problematika už obsažena a řešena v samotném způsobu řešení prostřednictvím mapy, vzhledem k tomu, že rychlost pohybu

Všechna území mají také svůj typ vlády, jak ukazuje následující seznam:

*Abbey - opatství - 1
*Bishopric - diecéze - 1
*County - hrabství - 5
*Duchy - vévodství - 12
*Electorate - kurfiřtství - 1
*Free Imperial City - Svobodné říšské město - 29
*Landgraviate - lankrabství - 1
*Margraviate - markrabství - 3
*Prince-archbishopric - kníže-arcibiskupství - 1
*Prince-bishopric - kníže-biskupství - 12
*Principality - knížectví - 3

Jak lze vidět, nejčastěji se zde vyskytuje svobodné říšské město, následně pak kníže-biskupství a vévodství. 5 typů vlády se zde vyskytuje pouze jedinkrát.

=== Parametry modelu ===
...neboli co všechno v modelu nastavuji

==== Vlastnosti všech lidí [turtles-own] ====
Vzhledem k tomu, že

*age - věk daného člověka - důležité pro reprodukci, šíření víry, a také umírání
*gender - pohlaví daného člověka - důležité pro reprodukci
*population-growth -
*lutheran? - zda je daný člověk luterán
*catholic? - zda je daný člověk katolík
*atheist? - zda je daný člověk ateista [logicky má daný člověk aktivní vždy jen jednu z těchto tří hodnot]
*converted? - zda byl daný člověk v minulosti konvertován (z katolíka na luterána a vice versa). Předpokládám, že pokud jednou takhle člověk konvertoval, podruhé už ho na druhou stranu nikdo nepřesvědčí a v tomto modelu obsahujícím dvě náboženství už je jediná možnost pouze přechod na ateismus.
*home-color - barva domácího území, na kterém se člověk rodí. Tato barva je použitá při posuzování pohybu přes hranice.
*datum-konverze - kdy (číslo ticku/týdne) došlo ke konverzi (pokud k ni došlo). Tato hodnota je pak použitá při reevaluaci náboženství (člověk přemýšlí o ateismu nejdříve až rok po konverzi)

==== Parametry UI ====

*pocet-luteranu - neboli kolik kluků se ve Wittenbergu objeví. Co známe je, že měl Wittenberg v roce 1500 zhruba 2000 obyvatel. Otázkou je, kolik z nich bylo luterány hned ze startu, a tudíž kolik z nich chceme vypustit do světa. 2000 je zde defaultní hodnota a zároveň maximum, minimum je pak 1 (neboli samotný Martin Luther).

*cestovatelske-choutky - jelikož je jasné, že lidé se ze svých bydlišť a sídel moc nehýbali a nestěhovali, je potřeba zamezit, aby nám na mapě vesničané někam neutekli. Tento parametr, procentuálně vyjádřen, říká, jaká je šance, že když se člověk z daného území dostane ke hranicím, že tyto hranice přeleze a vydá se dále. Toto omezení se vztahuje jen na neluterány, jelikož v případě zamezení pohybu osob luteránům, model by nám byl úplně k ničemu. Defaultně je tato hodnota 0, ale v podstatě se dá, myslím si, uvažovat jakákoli hodnota do 5%.

*nadseni-pro-martina - de facto cestovatelské choutky pro luterány. Jedná se opět jenom šanci přechodu přes hranice a víc nic, takže v případě velice entuziastických šiřitelů víry můžeme uvažovat klidně velká procenta.

*rychlost-sireni - trochu v návaznosti na nadšení, tato hodnota říká, jak rychle chceme, aby se luteráni pohybovali a snažili se šířit svou víru. Hranice jsou od 0 do 2.

*reeval-freq - neboli frekvence (v týdnech), jak často má daná osoba rozvažovat (evaluovat), zda opustit své náboženství a stát se ateistou a nebo si žít dále zbožným životem. Defaultní hodnota je zde 52 týdnů, čili jednou za rok, minimum je 4 týdny a maximum pak 10 let (předpokládám, že alespoň dvakrát za život si každý řekl, jestli to má všechno smysl či ne. Na tuto volbu jsou pak navázány dvě další...

*reeval-chance-lutheran - procentuální šance toho, že při jedné evaluaci dojde ke konverzi luterána k ateismu.

*reeval-chance-catholic - dtto

==== Parametry pevně dané ====

*age - průměrná délka života byla v 16. století zhruba 35 let, proto všichni lidé dostanou na začátku simulace hodnotu věku odpovídající náhodnému číslu mezi 0 a 35.
to set-age
set age random 36 * 52
end

*min-age - tohle je parametr, nepřekvapivě, minimálního věku. Jedná se o minimální věk, kdy je možné porodit potomka. I když jsem si vědom toho, že v době dávno minulé byl věk prokreace nižší než dnes, mé morální hodnoty mi nedovolí zvolit tuto hodnotu nižší než 14.

*generování pohlaví člověka - zde jsem zvolil staré dobré 50/50 pro rozdělení mužů a žen.

*úmrtnost při překročení očekávané délky žití - jakmile je člověk starší 35 let, je jeho šance na umření 1% každý týden. Věřím, že hodně z nás by se místo pondělního vstávání do práce/školy kolikrát radši ani neprobouzelo, lidé v modelu tuto situaci zažijí na vlastní kůži a hrajou každé pondělí (každý tick) ruskou ruletu se stomístným bubnem a jedním ostrým nábojem. V rámci modelování je to dle mého celkem elegantní řešení, nenapadla mě lepší alternativa.
if age > 35 * 12 and random-float 100 < 1 [ die ]

*úmrtnost kdykoli a z jakýchkoli příčin - podobně jako výše. Vzhledem k tomu, že ani moderní medicína nezná odpovědi na všechny otázky, nevidím důvod, proč by středověcí doktoři měli být v tomto ohledu lepší. Každý týden mají lidé šanci, že z nějakého důvodu umřou. Může se jednat o běžnou nemoc, úraz, mor, živelnou pohromu, nehodu na dálnici [humor], cokoli.

=== Globální proměnné a jak jsem k nim přišel ===

Pomocí globálních proměnných počítám některé základní ukazatele spojené s jednotlivými náboženstvími:

*self-converted-catholics-to-atheism - kolik katolíků samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*self-converted-lutherans-to-atheism - kolik luteránů samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*born-lutheran - počet narozených luteránů za období
*born-catholic - počet narozených katolíků za období
*born-atheist - počet narozených ateistů za období
*persuaded-catholics - kolik katolíků bylo "přesvědčeno" luterány ke konverzi
*persuaded-lutherans - kolik luteránů bylo "přesvědčeno" katolíky ke konverzi
*i-see-dead-people - počet lidí, kteří od začátku simulace zemřeli
*tydny - proměnná, která počítá číslo týdnu v daném roce
to week-counter
set tydny tydny + 1
if tydny = 53 [
set tydny 1
]
end
--na začátku nastavím tydny = 0, při každém ticku zvednu týden o 1, pokud by měl tick dostat počet týdnů na 53, counter se resetuje a týdny jsou opět 0

=== Sledované ukazatele ===

Kromě výše zmíněných globálních proměnných sleduji také:

*současný rok
let rok-mod floor ( ticks / 52 )
report 1500 + rok-mod
*celkovou populaci
report count turtles
*počet luteránů běhajících po mém světě
report count turtles with [ lutheran? ]
*počet katolíků běhajících po mém světě
report count turtles with [ catholic? ]
*počet ateistů běhajících po mém světě
report count turtles with [ atheist? ]

počet luteránů v regionu Wittenbergu
počty katolíků dle jednotlivých území (počty obyvatel - reálná data z 16. stol.)
pravděpodobnost konvertování katolíků v závislosti na jejich území:
- vzdálenost od Wittenbergu
- ekonomická síla/důležitost daného regionu
- náboženská situace v sousedních regionech
- typ vlády v regionu (svobodné říšské město/knížecí biskupství aj.)
[předpokládaný min. počet území je 13, max. kolem ~30, pokud mi to barevná paleta dovolí]
pravděpodobnost konvertování luterána
pravděpodobnost, že člověk samovolně opustí své náboženství a stane se ateistou
frekvence, jak často budou lidé evaluovat svou náboženskou situaci
střední délka života (podloženo reálnými daty)

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T20:13:37Z

Xhyvv00:

__TOC__

== Základní údaje ==

'''Název simulace:''' Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

'''Datum zpracování:''' LS 2017/18

'''Autor:''' Vojtěch Hyvnar

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo 6.0.3

== Definice problému ==

Začátkem 16. století došlo ve Svaté říši římské, konkrétně na území dnešního Německa, k reformaci církve, kdy na základě učení Martina Luthera vzniklo nové vyznání - luteránství. Luteránství se z Wittenbergu, kde Martin Luther učil, rozšířilo na velkou část německého území a také do některých ostatních částí Svaté říše římské - například území dnešní Francie, Rakouska, Švýcarska či Belgie. Luteránství se však nerozšířilo na celé území dnešního Německa, část regionů zůstala katolická.

Tento model simuluje šíření luteránství v Německu, z Wittenbergu do ostatních regionů v závislosti na jejich geopolitických vlastnostech. Model je tvořen na mapě sestávající z historických regionů Svaté říše římské, které se nacházely na území dnešního Německa. Mapa pokrývá celé dnešní Německo a historické regiony Svaté říše římské zasahují do částí sousedních zemí, konkrétně do Francie, Polska, Rakouska, Belgie a Švýcarska.

=== Cíl ===

Cílem simulace je zjistit, jak geopolitická situace jednotlivých regionů ovlivňuje adaptaci nové víry a co by muselo vést k tomu, aby se celé území dnešního Německa stalo plně luteránské.

Model a jeho parametry jsou samozřejmě velice zjednodušeným odrazem reality, jelikož se jedná o opravdu komplexní problém.

== Metoda ==

== Detailní popis modelu ==

Pro co nejpřesnější simulaci na už tak ne úplně přesných datech je počátek modelu nastaven na letopočet 1500, i když samotná Lutherova filozofie se začala po Německu šířit až zhruba v roce 1517.

=== Mapa jako základ modelu ===

V 16. století obsahovala Svatá říše římská celkem 10 říšských krajů, což byly vyšší územně-správní celky říše. Kromě dnešního Německa tyto kraje pokrývaly část dnešního Polska, Rakousko, Belgii, Nizozemsko a část Francie. Vzhledem k tomu, že záměrem simulace bylo zkoumání luteránství pouze na území Německa, říšské kraje a země, které toto území nepokrývaly (tzn. Rakouský a Burgundský kraj, dále například země Koruny České či Švýcarsko), jsem z mapy vyřadil. Na mapě tedy zbylo těchto 8 krajů pokrývající německé území:
[[File:Nemecko.png|300px|thumb|right|Mapa daných říšských krajů, na které se odehrává simulace.]]
*Bavorský kraj
*Francký kraj
*Hornorýnský kraj
*Švábský kraj
*Dolnorýnsko-Vestfálský kraj
*Kraj porýnských kurfiřtství
*Hornosaský kraj
*Dolnosaský kraj

''(pozn. Kraj porýnských kurfiřtství vznikl po sněmu v roce 1512 a Hornosaský a Dolnosaský kraj vznikly po rozdělení Saského kraje)''

Dané říšské kraje jsem poté rozdělil do menších oblastí - dle městských států či jiných historických území.

Každá oblast má na mapě svou specifickou, unikátní barvu korespondující s barevnou paletou NetLoga. Díky této barevné paletě dokážu v simulaci rozlišit obyvatele jednotlivých oblastí a upravit jejich chování a parametry. Tato mapa je pak obklopena černou barvou značící zbytek Evropy a modrou barvou značící moře (no-go zones). Tvorba mapy byla časově dost náročná, ve finále jsem použil celkem 69 barev pro 69 oblastí, kdy na jeden říšský kraj připadá v průměru zhruba 9 oblastí. Jednotlivé říšské kraje jsem od sebe barevně odlišil, ale vzhledem k tomu, že krajní odstíny (tmavé a světlé) jednotlivých barev částečně splývají, na první pohled nemusí být úplně zřejmé zařazení některých oblastí.

Mapa je pak v jednom z prvních kroků importována do modelu. Menší problém je zde ten, že při importu pro NetLogo docela velkého obrázku (zhruba 2000px * 2000px) dojde ke zmenšení (v modelu jsem použil velikost 400px * 400px, a patches o velikosti 1 pixel) obrázku a v místech, kde se dvě barvy potkávají, dojde ke klasickému blendu dvou barev a vzniku pixelů s odstíny jiných barev [nejsem grafický expert, nikdy jsem nezjistil, co se v těchto situacích vlastně děje], což způsobuje možné vytvoření části obyvatelstva jinde, než by měli správně vytvoření být měli. Toto je však opravdu minimální množina vytvořených agentů, a proto se tímto problémem zabývat nemusím. Kde však bylo potřeba tento problém ošetřit byli vytvoření luteráni jelikož jejich výskyt na začátku simulace musí být jen a pouze v oblasti Wittenbergu. Barva jejich území je proto super-unikátní a nemělo by docházet k vytvoření této barvy blendem dvou dalších někde jinde na mapě.

=== Vstupní data ===

Vzhledem k tomu, že se jedná o projekt časově velmi vzdálený dnešní době, nebylo úplně nejjednodušší získat potřebná data případně vůbec vymyslet, jaká data použít. Považoval jsem za důležité získat a použít data o počtu obyvatel jednotlivých území, ale jelikož sčítání lidu v době minulé nebylo moc praktikováno, ''kompletní'' data o počtech obyvatel kterékoli evropské země de facto neexistují. Známe jen hrubý počet obyvatel v zemi samotné (v Německu v roce 1500 to bylo údajně kolem 12 milionů, v celé Evropě pak necelých 60 milionů obyvatel) a také počty obyvatel zhruba stovky německých měst. Ostatní cifry můžou být jen a pouze spekulativní. Z toho důvodu jsem se rozhodl, že počet obyvatel jednotlivých území v modelu bude reprezentován počtem obyvatel jejich mocenských celků v roce 1500.

Tam, kde to bylo zjistitelné, jsem zároveň využil také údajů o počtech obyvatel v daných regionech a městech v roce 1600, čili o 100 let později. Z těchto dat jsem poté vypočetl koeficient růstu počtu obyvatel v těchto oblastech za 1 týden [základní časová jednotka v modelu]:

''k = [obyvatelstvo(1600)/obyvatelstvo(1500)]^(1/100) / 52''

Kde tento údaj (počet obyvatel za 100 let) nebyl dostupný, koeficient se jednoduše rovnal jedné. Ačkoli

Dalším údajem, který vstupoval do modelu, je vzdálenost dané oblasti od Wittenbergu. Ačkoli se může zdát, že je tato problematika už obsažena a řešena v samotném způsobu řešení prostřednictvím mapy, vzhledem k tomu, že rychlost pohybu

Všechna území mají také svůj typ vlády, jak ukazuje následující seznam:

*Abbey - opatství - 1
*Bishopric - diecéze - 1
*County - hrabství - 5
*Duchy - vévodství - 12
*Electorate - kurfiřtství - 1
*Free Imperial City - Svobodné říšské město - 29
*Landgraviate - lankrabství - 1
*Margraviate - markrabství - 3
*Prince-archbishopric - kníže-arcibiskupství - 1
*Prince-bishopric - kníže-biskupství - 12
*Principality - knížectví - 3

Jak lze vidět, nejčastěji se zde vyskytuje svobodné říšské město, následně pak kníže-biskupství a vévodství. 5 typů vlády se zde vyskytuje pouze jedinkrát.

=== Parametry modelu ===
...neboli co všechno v modelu nastavuji

==== Vlastnosti všech lidí [turtles-own] ====
Vzhledem k tomu, že

*age - věk daného člověka - důležité pro reprodukci, šíření víry, a také umírání
*gender - pohlaví daného člověka - důležité pro reprodukci
*population-growth -
*lutheran? - zda je daný člověk luterán
*catholic? - zda je daný člověk katolík
*atheist? - zda je daný člověk ateista [logicky má daný člověk aktivní vždy jen jednu z těchto tří hodnot]
*converted? - zda byl daný člověk v minulosti konvertován (z katolíka na luterána a vice versa). Předpokládám, že pokud jednou takhle člověk konvertoval, podruhé už ho na druhou stranu nikdo nepřesvědčí a v tomto modelu obsahujícím dvě náboženství už je jediná možnost pouze přechod na ateismus.
*home-color - barva domácího území, na kterém se člověk rodí. Tato barva je použitá při posuzování pohybu přes hranice.
*datum-konverze - kdy (číslo ticku/týdne) došlo ke konverzi (pokud k ni došlo). Tato hodnota je pak použitá při reevaluaci náboženství (člověk přemýšlí o ateismu nejdříve až rok po konverzi)

==== Parametry UI ====

*pocet-luteranu - neboli kolik kluků se ve Wittenbergu objeví. Co známe je, že měl Wittenberg v roce 1500 zhruba 2000 obyvatel. Otázkou je, kolik z nich bylo luterány hned ze startu, a tudíž kolik z nich chceme vypustit do světa. 2000 je zde defaultní hodnota a zároveň maximum, minimum je pak 1 (neboli samotný Martin Luther).

*cestovatelske-choutky - jelikož je jasné, že lidé se ze svých bydlišť a sídel moc nehýbali a nestěhovali, je potřeba zamezit, aby nám na mapě vesničané někam neutekli. Tento parametr, procentuálně vyjádřen, říká, jaká je šance, že když se člověk z daného území dostane ke hranicím, že tyto hranice přeleze a vydá se dále. Toto omezení se vztahuje jen na neluterány, jelikož v případě zamezení pohybu osob luteránům, model by nám byl úplně k ničemu. Defaultně je tato hodnota 0, ale v podstatě se dá, myslím si, uvažovat jakákoli hodnota do 5%.

*nadseni-pro-martina - de facto cestovatelské choutky pro luterány. Jedná se opět jenom šanci přechodu přes hranice a víc nic, takže v případě velice entuziastických šiřitelů víry můžeme uvažovat klidně velká procenta.

*rychlost-sireni - trochu v návaznosti na nadšení, tato hodnota říká, jak rychle chceme, aby se luteráni pohybovali a snažili se šířit svou víru. Hranice jsou od 0 do 2.

*reeval-freq - neboli frekvence (v týdnech), jak často má daná osoba rozvažovat (evaluovat), zda opustit své náboženství a stát se ateistou a nebo si žít dále zbožným životem. Defaultní hodnota je zde 52 týdnů, čili jednou za rok, minimum je 4 týdny a maximum pak 10 let (předpokládám, že alespoň dvakrát za život si každý řekl, jestli to má všechno smysl či ne. Na tuto volbu jsou pak navázány dvě další...

*reeval-chance-lutheran - procentuální šance toho, že při jedné evaluaci dojde ke konverzi luterána k ateismu.

*reeval-chance-catholic - dtto

==== Parametry pevně dané ====

*age - průměrná délka života byla v 16. století zhruba 35 let, proto všichni lidé dostanou na začátku simulace hodnotu věku odpovídající náhodnému číslu mezi 0 a 35.
to set-age
set age random 36 * 52
end

*min-age - tohle je parametr, nepřekvapivě, minimálního věku. Jedná se o minimální věk, kdy je možné porodit potomka. I když jsem si vědom toho, že v době dávno minulé byl věk prokreace nižší než dnes, mé morální hodnoty mi nedovolí zvolit tuto hodnotu nižší.

*generování pohlaví člověka - zde jsem zvolil staré dobré 50/50 pro rozdělení mužů a žen.

*úmrtnost při překročení očekávané délky žití - jakmile je člověk starší 35 let, je jeho šance na umření 1% každý týden. Věřím, že hodně z nás by se místo pondělního vstávání do práce/školy kolikrát radši ani neprobouzelo, lidé v modelu tuto situaci zažijí na vlastní kůži a hrajou každé pondělí (každý tick) ruskou ruletu se stomístným bubnem a jedním ostrým nábojem. V rámci modelování je to dle mého celkem elegantní řešení, nenapadla mě lepší alternativa.
if age > 35 * 12 and random-float 100 < 1 [ die ]

*úmrtnost kdykoli a z jakýchkoli příčin - podobně jako výše. Vzhledem k tomu, že ani moderní medicína nezná odpovědi na všechny otázky, nevidím důvod, proč by středověcí doktoři měli být v tomto ohledu lepší. Každý týden mají lidé šanci, že z nějakého důvodu umřou. Může se jednat o běžnou nemoc, úraz, mor, živelnou pohromu, nehodu na dálnici [humor], cokoli.

=== Globální proměnné a jak jsem k nim přišel ===

Pomocí globálních proměnných počítám některé základní ukazatele spojené s jednotlivými náboženstvími:

*self-converted-catholics-to-atheism - kolik katolíků samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*self-converted-lutherans-to-atheism - kolik luteránů samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*born-lutheran - počet narozených luteránů za období
*born-catholic - počet narozených katolíků za období
*born-atheist - počet narozených ateistů za období
*persuaded-catholics - kolik katolíků bylo "přesvědčeno" luterány ke konverzi
*persuaded-lutherans - kolik luteránů bylo "přesvědčeno" katolíky ke konverzi
*i-see-dead-people - počet lidí, kteří od začátku simulace zemřeli
*tydny - proměnná, která počítá číslo týdnu v daném roce
to week-counter
set tydny tydny + 1
if tydny = 53 [
set tydny 1
]
end
--na začátku nastavím tydny = 0, při každém ticku zvednu týden o 1, pokud by měl tick dostat počet týdnů na 53, counter se resetuje a týdny jsou opět 0

=== Sledované ukazatele ===

Kromě výše zmíněných globálních proměnných sleduji také:

*současný rok
let rok-mod floor ( ticks / 52 )
report 1500 + rok-mod
*celkovou populaci
report count turtles
*počet luteránů běhajících po mém světě
report count turtles with [ lutheran? ]
*počet katolíků běhajících po mém světě
report count turtles with [ catholic? ]
*počet ateistů běhajících po mém světě
report count turtles with [ atheist? ]

počet luteránů v regionu Wittenbergu
počty katolíků dle jednotlivých území (počty obyvatel - reálná data z 16. stol.)
pravděpodobnost konvertování katolíků v závislosti na jejich území:
- vzdálenost od Wittenbergu
- ekonomická síla/důležitost daného regionu
- náboženská situace v sousedních regionech
- typ vlády v regionu (svobodné říšské město/knížecí biskupství aj.)
[předpokládaný min. počet území je 13, max. kolem ~30, pokud mi to barevná paleta dovolí]
pravděpodobnost konvertování luterána
pravděpodobnost, že člověk samovolně opustí své náboženství a stane se ateistou
frekvence, jak často budou lidé evaluovat svou náboženskou situaci
střední délka života (podloženo reálnými daty)

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T19:13:18Z

Xhyvv00: /* Detailní popis modelu */

__TOC__

== Základní údaje ==

'''Název simulace:''' Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

'''Datum zpracování:''' LS 2017/18

'''Autor:''' Vojtěch Hyvnar

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo 6.0.3

== Definice problému ==

Začátkem 16. století došlo ve Svaté říši římské, konkrétně na území dnešního Německa, k reformaci církve, kdy na základě učení Martina Luthera vzniklo nové vyznání - luteránství. Luteránství se z Wittenbergu, kde Martin Luther učil, rozšířilo na velkou část německého území a také do některých ostatních částí Svaté říše římské - například území dnešní Francie, Rakouska, Švýcarska či Belgie. Luteránství se však nerozšířilo na celé území dnešního Německa, část regionů zůstala katolická.

Tento model simuluje šíření luteránství v Německu, z Wittenbergu do ostatních regionů v závislosti na jejich geopolitických vlastnostech. Model je tvořen na mapě sestávající z historických regionů Svaté říše římské, které se nacházely na území dnešního Německa. Mapa pokrývá celé dnešní Německo a historické regiony Svaté říše římské zasahují do částí sousedních zemí, konkrétně do Francie, Polska, Rakouska, Belgie a Švýcarska.

=== Cíl ===

Cílem simulace je zjistit, jak geopolitická situace jednotlivých regionů ovlivňuje adaptaci nové víry a co by muselo vést k tomu, aby se celé území dnešního Německa stalo plně luteránské.

Model a jeho parametry jsou samozřejmě velice zjednodušeným odrazem reality, jelikož se jedná o opravdu komplexní problém.

== Metoda ==

== Detailní popis modelu ==

Pro co nejpřesnější simulaci na už tak ne úplně přesných datech je počátek modelu nastaven na letopočet 1500, i když samotná Lutherova filozofie se začala po Německu šířit až zhruba v roce 1517.

=== Mapa jako základ modelu ===

V 16. století obsahovala Svatá říše římská celkem 10 říšských krajů, což byly vyšší územně-správní celky říše. Kromě dnešního Německa tyto kraje pokrývaly část dnešního Polska, Rakousko, Belgii, Nizozemsko a část Francie. Vzhledem k tomu, že záměrem simulace bylo zkoumání luteránství pouze na území Německa, říšské kraje a země, které toto území nepokrývaly (tzn. Rakouský a Burgundský kraj, dále například země Koruny České či Švýcarsko), jsem z mapy vyřadil. Na mapě tedy zbylo těchto 8 krajů pokrývající německé území:
[[File:Nemecko.png|300px|thumb|right|Mapa daných říšských krajů, na které se odehrává simulace.]]
*Bavorský kraj
*Francký kraj
*Hornorýnský kraj
*Švábský kraj
*Dolnorýnsko-Vestfálský kraj
*Kraj porýnských kurfiřtství
*Hornosaský kraj
*Dolnosaský kraj

''(pozn. Kraj porýnských kurfiřtství vznikl po sněmu v roce 1512 a Hornosaský a Dolnosaský kraj vznikly po rozdělení Saského kraje)''

Dané říšské kraje jsem poté rozdělil do menších oblastí - dle městských států či jiných historických území.

Každá oblast má na mapě svou specifickou, unikátní barvu korespondující s barevnou paletou NetLoga. Díky této barevné paletě dokážu v simulaci rozlišit obyvatele jednotlivých oblastí a upravit jejich chování a parametry. Tato mapa je pak obklopena černou barvou značící zbytek Evropy a modrou barvou značící moře (no-go zones). Tvorba mapy byla časově dost náročná, ve finále jsem použil celkem 69 barev pro 69 oblastí, kdy na jeden říšský kraj připadá v průměru zhruba 9 oblastí. Jednotlivé říšské kraje jsem od sebe barevně odlišil, ale vzhledem k tomu, že krajní odstíny (tmavé a světlé) jednotlivých barev částečně splývají, na první pohled nemusí být úplně zřejmé zařazení některých oblastí.

Mapa je pak v jednom z prvních kroků importována do modelu. Menší problém je zde ten, že při importu pro NetLogo docela velkého obrázku (zhruba 2000px * 2000px) dojde ke zmenšení (v modelu jsem použil velikost 400px * 400px, a patches o velikosti 1 pixel) obrázku a v místech, kde se dvě barvy potkávají, dojde ke klasickému blendu dvou barev a vzniku pixelů s odstíny jiných barev [nejsem grafický expert, nikdy jsem nezjistil, co se v těchto situacích vlastně děje], což způsobuje možné vytvoření části obyvatelstva jinde, než by měli správně vytvoření být měli. Toto je však opravdu minimální množina vytvořených agentů, a proto se tímto problémem zabývat nemusím. Kde však bylo potřeba tento problém ošetřit byli vytvoření luteráni jelikož jejich výskyt na začátku simulace musí být jen a pouze v oblasti Wittenbergu. Barva jejich území je proto super-unikátní a nemělo by docházet k vytvoření této barvy blendem dvou dalších někde jinde na mapě.

=== Vstupní data ===

Vzhledem k tomu, že se jedná o projekt časově velmi vzdálený dnešní době, nebylo úplně nejjednodušší získat potřebná data případně vůbec vymyslet, jaká data použít. Považoval jsem za důležité získat a použít data o počtu obyvatel jednotlivých území, ale jelikož sčítání lidu v době minulé nebylo moc praktikováno, ''kompletní'' data o počtech obyvatel kterékoli evropské země de facto neexistují. Známe jen hrubý počet obyvatel v zemi samotné (v Německu v roce 1500 to bylo údajně kolem 12 milionů, v celé Evropě pak necelých 60 milionů obyvatel) a také počty obyvatel zhruba stovky německých měst. Ostatní cifry můžou být jen a pouze spekulativní. Z toho důvodu jsem se rozhodl, že počet obyvatel jednotlivých území v modelu bude reprezentován počtem obyvatel jejich mocenských celků v roce 1500.

Tam, kde to bylo zjistitelné, jsem zároveň využil také údajů o počtech obyvatel v daných regionech a městech v roce 1600, čili o 100 let později. Z těchto dat jsem poté vypočetl koeficient růstu počtu obyvatel v těchto oblastech za 1 týden [základní časová jednotka v modelu]:

''k = [obyvatelstvo(1600)/obyvatelstvo(1500)]^(1/100) / 52''

Kde tento údaj (počet obyvatel za 100 let) nebyl dostupný, koeficient se jednoduše rovnal jedné. Ačkoli

Dalším údajem, který vstupoval do modelu, je vzdálenost dané oblasti od Wittenbergu. Ačkoli se může zdát, že je tato problematika už obsažena a řešena v samotném způsobu řešení prostřednictvím mapy, vzhledem k tomu, že rychlost pohybu

Všechna území mají také svůj typ vlády, jak ukazuje následující seznam:

*Abbey - opatství - 1
*Bishopric - diecéze - 1
*County - hrabství - 5
*Duchy - vévodství - 12
*Electorate - kurfiřtství - 1
*Free Imperial City - Svobodné říšské město - 29
*Landgraviate - lankrabství - 1
*Margraviate - markrabství - 3
*Prince-archbishopric - kníže-arcibiskupství - 1
*Prince-bishopric - kníže-biskupství - 12
*Principality - knížectví - 3

Jak lze vidět, nejčastěji se zde vyskytuje svobodné říšské město, následně pak kníže-biskupství a vévodství. 5 typů vlády se zde vyskytuje pouze jedinkrát.

=== Parametry modelu ===
...neboli co všechno v modelu nastavuji

==== Parametry UI ====

*pocet-luteranu - neboli kolik kluků se ve Wittenbergu objeví. Co známe je, že měl Wittenberg v roce 1500 zhruba 2000 obyvatel. Otázkou je, kolik z nich bylo luterány hned ze startu, a tudíž kolik z nich chceme vypustit do světa. 2000 je zde defaultní hodnota a zároveň maximum, minimum je pak 1 (neboli samotný Martin Luther).

*cestovatelske-choutky - jelikož je jasné, že lidé se ze svých bydlišť a sídel moc nehýbali a nestěhovali, je potřeba zamezit, aby nám na mapě vesničané někam neutekli. Tento parametr, procentuálně vyjádřen, říká, jaká je šance, že když se člověk z daného území dostane ke hranicím, že tyto hranice přeleze a vydá se dále. Toto omezení se vztahuje jen na neluterány, jelikož v případě zamezení pohybu osob luteránům, model by nám byl úplně k ničemu. Defaultně je tato hodnota 0, ale v podstatě se dá, myslím si, uvažovat jakákoli hodnota do 5%.

*nadseni-pro-martina - de facto cestovatelské choutky pro luterány. Jedná se opět jenom šanci přechodu přes hranice a víc nic, takže v případě velice entuziastických šiřitelů víry můžeme uvažovat klidně velká procenta.

*rychlost-sireni - trochu v návaznosti na nadšení, tato hodnota říká, jak rychle chceme, aby se luteráni pohybovali a snažili se šířit svou víru. Hranice jsou od 0 do 2.

*reeval-freq - neboli frekvence (v týdnech), jak často má daná osoba rozvažovat (evaluovat), zda opustit své náboženství a stát se ateistou a nebo si žít dále zbožným životem. Defaultní hodnota je zde 52 týdnů, čili jednou za rok, minimum je 4 týdny a maximum pak 10 let (předpokládám, že alespoň dvakrát za život si každý řekl, jestli to má všechno smysl či ne. Na tuto volbu jsou pak navázány dvě další...

*reeval-chance-lutheran - procentuální šance toho, že při jedné evaluaci dojde ke konverzi luterána k ateismu.

*reeval-chance-catholic - dtto

==== Parametry pevně dané ====

*age - průměrná délka života byla v 16. století zhruba 35 let, proto všichni lidé dostanou na začátku simulace hodnotu věku odpovídající náhodnému číslu mezi 0 a 35.
to set-age
set age random 36 * 52
end

*min-age - tohle je parametr, nepřekvapivě, minimálního věku. Jedná se o minimální věk, kdy je možné porodit potomka. I když jsem si vědom toho, že v době dávno minulé byl věk prokreace nižší než dnes, mé morální hodnoty mi nedovolí zvolit tuto hodnotu nižší.

*generování pohlaví člověka - zde jsem zvolil staré dobré 50/50 pro rozdělení mužů a žen.

=== Globální proměnné a jak jsem k nim přišel ===

Pomocí globálních proměnných počítám některé základní ukazatele spojené s jednotlivými náboženstvími:

*self-converted-catholics-to-atheism - kolik katolíků samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*self-converted-lutherans-to-atheism - kolik luteránů samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*born-lutheran - počet narozených luteránů za období
*born-catholic - počet narozených katolíků za období
*born-atheist - počet narozených ateistů za období
*persuaded-catholics - kolik katolíků bylo "přesvědčeno" luterány ke konverzi
*persuaded-lutherans - kolik luteránů bylo "přesvědčeno" katolíky ke konverzi
*tydny - proměnná, která počítá číslo týdnu v daném roce
to week-counter
set tydny tydny + 1
if tydny = 53 [
set tydny 1
]
end
--na začátku nastavím tydny = 0, při každém ticku zvednu týden o 1, pokud by měl tick dostat počet týdnů na 53, counter se resetuje a týdny jsou opět 0

=== Sledované ukazatele ===

Kromě výše zmíněných globálních proměnných sleduji také:

*současný rok
let rok-mod floor ( ticks / 52 )
report 1500 + rok-mod
*celkovou populaci
report count turtles
*počet luteránů běhajících po mém světě
report count turtles with [ lutheran? ]
*počet katolíků běhajících po mém světě
report count turtles with [ catholic? ]
*počet ateistů běhajících po mém světě
report count turtles with [ atheist? ]

počet luteránů v regionu Wittenbergu
počty katolíků dle jednotlivých území (počty obyvatel - reálná data z 16. stol.)
pravděpodobnost konvertování katolíků v závislosti na jejich území:
- vzdálenost od Wittenbergu
- ekonomická síla/důležitost daného regionu
- náboženská situace v sousedních regionech
- typ vlády v regionu (svobodné říšské město/knížecí biskupství aj.)
[předpokládaný min. počet území je 13, max. kolem ~30, pokud mi to barevná paleta dovolí]
pravděpodobnost konvertování luterána
pravděpodobnost, že člověk samovolně opustí své náboženství a stane se ateistou
frekvence, jak často budou lidé evaluovat svou náboženskou situaci
střední délka života (podloženo reálnými daty)

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T18:45:24Z

Xhyvv00: /* Detailní popis modelu */

__TOC__

== Základní údaje ==

'''Název simulace:''' Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

'''Datum zpracování:''' LS 2017/18

'''Autor:''' Vojtěch Hyvnar

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo 6.0.3

== Definice problému ==

Začátkem 16. století došlo ve Svaté říši římské, konkrétně na území dnešního Německa, k reformaci církve, kdy na základě učení Martina Luthera vzniklo nové vyznání - luteránství. Luteránství se z Wittenbergu, kde Martin Luther učil, rozšířilo na velkou část německého území a také do některých ostatních částí Svaté říše římské - například území dnešní Francie, Rakouska, Švýcarska či Belgie. Luteránství se však nerozšířilo na celé území dnešního Německa, část regionů zůstala katolická.

Tento model simuluje šíření luteránství v Německu, z Wittenbergu do ostatních regionů v závislosti na jejich geopolitických vlastnostech. Model je tvořen na mapě sestávající z historických regionů Svaté říše římské, které se nacházely na území dnešního Německa. Mapa pokrývá celé dnešní Německo a historické regiony Svaté říše římské zasahují do částí sousedních zemí, konkrétně do Francie, Polska, Rakouska, Belgie a Švýcarska.

=== Cíl ===

Cílem simulace je zjistit, jak geopolitická situace jednotlivých regionů ovlivňuje adaptaci nové víry a co by muselo vést k tomu, aby se celé území dnešního Německa stalo plně luteránské.

Model a jeho parametry jsou samozřejmě velice zjednodušeným odrazem reality, jelikož se jedná o opravdu komplexní problém.

== Metoda ==

== Detailní popis modelu ==

Pro co nejpřesnější simulaci na už tak ne úplně přesných datech je počátek modelu nastaven na letopočet 1500, i když samotná Lutherova filozofie se začala po Německu šířit až zhruba v roce 1517.

=== Mapa jako základ modelu ===

V 16. století obsahovala Svatá říše římská celkem 10 říšských krajů, což byly vyšší územně-správní celky říše. Kromě dnešního Německa tyto kraje pokrývaly část dnešního Polska, Rakousko, Belgii, Nizozemsko a část Francie. Vzhledem k tomu, že záměrem simulace bylo zkoumání luteránství pouze na území Německa, říšské kraje a země, které toto území nepokrývaly (tzn. Rakouský a Burgundský kraj, dále například země Koruny České či Švýcarsko), jsem z mapy vyřadil. Na mapě tedy zbylo těchto 8 krajů pokrývající německé území:
[[File:Nemecko.png|300px|thumb|right|Mapa daných říšských krajů, na které se odehrává simulace.]]
*Bavorský kraj
*Francký kraj
*Hornorýnský kraj
*Švábský kraj
*Dolnorýnsko-Vestfálský kraj
*Kraj porýnských kurfiřtství
*Hornosaský kraj
*Dolnosaský kraj

''(pozn. Kraj porýnských kurfiřtství vznikl po sněmu v roce 1512 a Hornosaský a Dolnosaský kraj vznikly po rozdělení Saského kraje)''

Dané říšské kraje jsem poté rozdělil do menších oblastí - dle městských států či jiných historických území.

Každá oblast má na mapě svou specifickou, unikátní barvu korespondující s barevnou paletou NetLoga. Díky této barevné paletě dokážu v simulaci rozlišit obyvatele jednotlivých oblastí a upravit jejich chování a parametry. Tato mapa je pak obklopena černou barvou značící zbytek Evropy a modrou barvou značící moře (no-go zones). Tvorba mapy byla časově dost náročná, ve finále jsem použil celkem 69 barev pro 69 oblastí, kdy na jeden říšský kraj připadá v průměru zhruba 9 oblastí. Jednotlivé říšské kraje jsem od sebe barevně odlišil, ale vzhledem k tomu, že krajní odstíny (tmavé a světlé) jednotlivých barev částečně splývají, na první pohled nemusí být úplně zřejmé zařazení některých oblastí.

Mapa je pak v jednom z prvních kroků importována do modelu. Menší problém je zde ten, že při importu pro NetLogo docela velkého obrázku (zhruba 2000px * 2000px) dojde ke zmenšení (v modelu jsem použil velikost 400px * 400px, a patches o velikosti 1 pixel) obrázku a v místech, kde se dvě barvy potkávají, dojde ke klasickému blendu dvou barev a vzniku pixelů s odstíny jiných barev [nejsem grafický expert, nikdy jsem nezjistil, co se v těchto situacích vlastně děje], což způsobuje možné vytvoření části obyvatelstva jinde, než by měli správně vytvoření být měli. Toto je však opravdu minimální množina vytvořených agentů, a proto se tímto problémem zabývat nemusím. Kde však bylo potřeba tento problém ošetřit byli vytvoření luteráni jelikož jejich výskyt na začátku simulace musí být jen a pouze v oblasti Wittenbergu. Barva jejich území je proto super-unikátní a nemělo by docházet k vytvoření této barvy blendem dvou dalších někde jinde na mapě.

=== Vstupní data ===

Vzhledem k tomu, že se jedná o projekt časově velmi vzdálený dnešní době, nebylo úplně nejjednodušší získat potřebná data případně vůbec vymyslet, jaká data použít. Považoval jsem za důležité získat a použít data o počtu obyvatel jednotlivých území, ale jelikož sčítání lidu v době minulé nebylo moc praktikováno, ''kompletní'' data o počtech obyvatel kterékoli evropské země de facto neexistují. Známe jen hrubý počet obyvatel v zemi samotné (v Německu v roce 1500 to bylo údajně kolem 12 milionů, v celé Evropě pak necelých 60 milionů obyvatel) a také počty obyvatel zhruba stovky německých měst. Ostatní cifry můžou být jen a pouze spekulativní. Z toho důvodu jsem se rozhodl, že počet obyvatel jednotlivých území v modelu bude reprezentován počtem obyvatel jejich mocenských celků v roce 1500.

Tam, kde to bylo zjistitelné, jsem zároveň využil také údajů o počtech obyvatel v daných regionech a městech v roce 1600, čili o 100 let později. Z těchto dat jsem poté vypočetl koeficient růstu počtu obyvatel v těchto oblastech za 1 týden [základní časová jednotka v modelu]:

''k = [obyvatelstvo(1600)/obyvatelstvo(1500)]^(1/100) / 52''

Kde tento údaj (počet obyvatel za 100 let) nebyl dostupný, koeficient se jednoduše rovnal jedné. Ačkoli

Dalším údajem, který vstupoval do modelu, je vzdálenost dané oblasti od Wittenbergu. Ačkoli se může zdát, že je tato problematika už obsažena a řešena v samotném způsobu řešení prostřednictvím mapy, vzhledem k tomu, že rychlost pohybu

Všechna území mají také svůj typ vlády, jak ukazuje následující seznam:

*Abbey - opatství - 1
*Bishopric - diecéze - 1
*County - hrabství - 5
*Duchy - vévodství - 12
*Electorate - kurfiřtství - 1
*Free Imperial City - Svobodné říšské město - 29
*Landgraviate - lankrabství - 1
*Margraviate - markrabství - 3
*Prince-archbishopric - kníže-arcibiskupství - 1
*Prince-bishopric - kníže-biskupství - 12
*Principality - knížectví - 3

Jak lze vidět, nejčastěji se zde vyskytuje svobodné říšské město, následně pak kníže-biskupství a vévodství. 5 typů vlády se zde vyskytuje pouze jedinkrát.

=== Parametry modelu ===
...neboli co všechno v modelu nastavuji

==== Parametry UI ====

*pocet-luteranu - neboli kolik kluků se ve Wittenbergu objeví. Co známe je, že měl Wittenberg v roce 1500 zhruba 2000 obyvatel. Otázkou je, kolik z nich bylo luterány hned ze startu, a tudíž kolik z nich chceme vypustit do světa. 2000 je zde defaultní hodnota a zároveň maximum, minimum je pak 1 (neboli samotný Martin Luther).

*cestovatelske-choutky - jelikož je jasné, že lidé se ze svých bydlišť a sídel moc nehýbali a nestěhovali, je potřeba zamezit, aby nám na mapě vesničané někam neutekli. Tento parametr, procentuálně vyjádřen, říká, jaká je šance, že když se člověk z daného území dostane ke hranicím, že tyto hranice přeleze a vydá se dále. Toto omezení se vztahuje jen na neluterány, jelikož v případě zamezení pohybu osob luteránům, model by nám byl úplně k ničemu.

==== Parametry pevně dané ====

=== Globální proměnné a jak jsem k nim přišel ===

Pomocí globálních proměnných počítám některé základní ukazatele spojené s jednotlivými náboženstvími:

*self-converted-catholics-to-atheism - kolik katolíků samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*self-converted-lutherans-to-atheism - kolik luteránů samovolně opustilo své náboženství a stalo se ateisty
*born-lutheran - počet narozených luteránů za období
*born-catholic - počet narozených katolíků za období
*born-atheist - počet narozených ateistů za období
*persuaded-catholics - kolik katolíků bylo "přesvědčeno" luterány ke konverzi
*persuaded-lutherans - kolik luteránů bylo "přesvědčeno" katolíky ke konverzi
*tydny - proměnná, která počítá číslo týdnu v daném roce
to week-counter
set tydny tydny + 1
if tydny = 53 [
set tydny 1
]
end
--na začátku nastavím tydny = 0, při každém ticku zvednu týden o 1, pokud by měl tick dostat počet týdnů na 53, counter se resetuje a týdny jsou opět 0

=== Sledované ukazatele ===

Kromě výše zmíněných globálních proměnných sleduji také:

*současný rok
let rok-mod floor ( ticks / 52 )
report 1500 + rok-mod
*celkovou populaci
report count turtles
*počet luteránů běhajících po mém světě
report count turtles with [ lutheran? ]
*počet katolíků běhajících po mém světě
report count turtles with [ catholic? ]
*počet ateistů běhajících po mém světě
report count turtles with [ atheist? ]

počet luteránů v regionu Wittenbergu
počty katolíků dle jednotlivých území (počty obyvatel - reálná data z 16. stol.)
pravděpodobnost konvertování katolíků v závislosti na jejich území:
- vzdálenost od Wittenbergu
- ekonomická síla/důležitost daného regionu
- náboženská situace v sousedních regionech
- typ vlády v regionu (svobodné říšské město/knížecí biskupství aj.)
[předpokládaný min. počet území je 13, max. kolem ~30, pokud mi to barevná paleta dovolí]
pravděpodobnost konvertování luterána
pravděpodobnost, že člověk samovolně opustí své náboženství a stane se ateistou
frekvence, jak často budou lidé evaluovat svou náboženskou situaci
střední délka života (podloženo reálnými daty)

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T17:29:45Z

Xhyvv00: /* Vstupní data */

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T17:22:42Z

Xhyvv00: /* Detailní popis modelu */

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T17:22:05Z

Xhyvv00: /* Mapa jako základ modelu */

File:Nemecko.png

2018-06-10T17:20:23Z

Xhyvv00:

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T17:19:43Z

Xhyvv00: /* Mapa jako základ modelu */

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T17:17:38Z

Xhyvv00:

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T16:21:10Z

Xhyvv00:

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T16:11:08Z

Xhyvv00:

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T15:58:46Z

Xhyvv00:

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T15:58:30Z

Xhyvv00:

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T15:57:22Z

Xhyvv00:

__TOC__

== Zadání ==

'''Název simulace:''' Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

'''Autor:''' Vojtěch Hyvnar

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo 6.0.3

Popis modelu: Začátkem 16. století došlo na území dnešního Německa k reformaci církve, kdy na základě učení Martina Luthera vzniklo nové vyznání - luteránství. Luteránství se z Wittenbergu, kde Martin Luther učil, rozšířilo do velké části německého území a také na některá další evropská místa. Tento model simuluje šíření luteránství v Německu, z Wittenbergu do ostatních regionů v závislosti na jejich geopolitických vlastnostech. Model je tvořen na mapě dnešního Německa (případně také nejbližšího okolí). Model a jeho parametry jsou samozřejmě velice zjednodušeným odrazem reality, jelikož se jedná o opravdu komplexní problém.

Parametry modelu:

počet luteránů v regionu Wittenbergu
počty katolíků dle jednotlivých území (počty obyvatel - reálná data z 16. stol.)
pravděpodobnost konvertování katolíků v závislosti na jejich území:
- vzdálenost od Wittenbergu
- ekonomická síla/důležitost daného regionu
- náboženská situace v sousedních regionech
- typ vlády v regionu (svobodné říšské město/knížecí biskupství aj.)
[předpokládaný min. počet území je 13, max. kolem ~30, pokud mi to barevná paleta dovolí]
pravděpodobnost konvertování luterána
pravděpodobnost, že člověk samovolně opustí své náboženství a stane se ateistou
frekvence, jak často budou lidé evaluovat svou náboženskou situaci
střední délka života (podloženo reálnými daty)

Cíl: Zjistit, jak geopolitická situace jednotlivých regionů ovlivňuje adaptaci nové víry a co by muselo vést k tomu, aby se celé území dnešního Německa stalo plně protestantské. Xhyvv00 (talk) 13:52, 6 May 2018 (CEST)

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T15:57:05Z

Xhyvv00:

__TOC__

== Zadání ==

'''Název simulace:''' Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

'''Autor:''' Vojtěch Hyvnar

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo 6.0.3

Popis modelu: Začátkem 16. století došlo na území dnešního Německa k reformaci církve, kdy na základě učení Martina Luthera vzniklo nové vyznání - luteránství. Luteránství se z Wittenbergu, kde Martin Luther učil, rozšířilo do velké části německého území a také na některá další evropská místa. Tento model simuluje šíření luteránství v Německu, z Wittenbergu do ostatních regionů v závislosti na jejich geopolitických vlastnostech. Model je tvořen na mapě dnešního Německa (případně také nejbližšího okolí). Model a jeho parametry jsou samozřejmě velice zjednodušeným odrazem reality, jelikož se jedná o opravdu komplexní problém.

Parametry modelu:

počet luteránů v regionu Wittenbergu
počty katolíků dle jednotlivých území (počty obyvatel - reálná data z 16. stol.)
pravděpodobnost konvertování katolíků v závislosti na jejich území:
- vzdálenost od Wittenbergu
- ekonomická síla/důležitost daného regionu
- náboženská situace v sousedních regionech
- typ vlády v regionu (svobodné říšské město/knížecí biskupství aj.)
[předpokládaný min. počet území je 13, max. kolem ~30, pokud mi to barevná paleta dovolí]
pravděpodobnost konvertování luterána
pravděpodobnost, že člověk samovolně opustí své náboženství a stane se ateistou
frekvence, jak často budou lidé evaluovat svou náboženskou situaci
střední délka života (podloženo reálnými daty)
Druhá vrstva mapy doplňující původní o další parametry:

obsahuje geografické prvky (hory, voda, etc.)
terén ovlivňuje pohyb a chování lidí (zpomaluje, mění trasy...)
Cíl: Zjistit, jak geopolitická situace jednotlivých regionů ovlivňuje adaptaci nové víry a co by muselo vést k tomu, aby se celé území dnešního Německa stalo plně protestantské. Xhyvv00 (talk) 13:52, 6 May 2018 (CEST)

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T15:53:36Z

Xhyvv00:

Název simulace: Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

Autor: Vojtěch Hyvnar

Typ modelu: Multiagentní

Modelovací nástroj: NetLogo 6.0.3

Popis modelu: Začátkem 16. století došlo na území dnešního Německa k reformaci církve, kdy na základě učení Martina Luthera vzniklo nové vyznání - luteránství. Luteránství se z Wittenbergu, kde Martin Luther učil, rozšířilo do velké části německého území a také na některá další evropská místa. Tento model simuluje šíření luteránství v Německu, z Wittenbergu do ostatních regionů v závislosti na jejich geopolitických vlastnostech. Model je tvořen na mapě dnešního Německa (případně také nejbližšího okolí). Model a jeho parametry jsou samozřejmě velice zjednodušeným odrazem reality, jelikož se jedná o opravdu komplexní problém.

Parametry modelu:

počet luteránů v regionu Wittenbergu
počty katolíků dle jednotlivých území (počty obyvatel - reálná data z 16. stol.)
pravděpodobnost konvertování katolíků v závislosti na jejich území:
- vzdálenost od Wittenbergu
- ekonomická síla/důležitost daného regionu
- náboženská situace v sousedních regionech
- typ vlády v regionu (svobodné říšské město/knížecí biskupství aj.)
[předpokládaný min. počet území je 13, max. kolem ~30, pokud mi to barevná paleta dovolí]
pravděpodobnost konvertování luterána
pravděpodobnost, že člověk samovolně opustí své náboženství a stane se ateistou
frekvence, jak často budou lidé evaluovat svou náboženskou situaci
střední délka života (podloženo reálnými daty)
Druhá vrstva mapy doplňující původní o další parametry:

obsahuje geografické prvky (hory, voda, etc.)
terén ovlivňuje pohyb a chování lidí (zpomaluje, mění trasy...)
Cíl: Zjistit, jak geopolitická situace jednotlivých regionů ovlivňuje adaptaci nové víry a co by muselo vést k tomu, aby se celé území dnešního Německa stalo plně protestantské. Xhyvv00 (talk) 13:52, 6 May 2018 (CEST)

Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

2018-06-10T15:52:52Z

Xhyvv00: Created page with "11"

Assignment SS 2017/2018/cs

2018-05-13T00:47:43Z

Xhyvv00:

{{DISPLAYTITLE:Zadání LS 2017/2018}}

{{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
| 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>
}}

----

'''Název simulace''': Simulace náhradní dopravy přes řeku

'''Autor''': Alena Charniauskaya

'''Typ modelu''': Multiagentní

'''Modelovací nástroj''': NetLogo

Nosným tématem mé simulace bude náhrada dopravy přes řeku kvůli zbourání mostu a stavbě nového. Jako jednou ze zkoumaných variant náhradní dopravy by se mohla stát říční lodní doprava (na bázi přívozu, tedy pouze spojující dva body proti sobě přes řeku).
Parametry modelu:
* Rychlost lodí
* Rychlost nástupu a výstupu
* Šířka řeky (vzdálenost)
* Přepravní kapacita na jednu lod'
* Počet lodí
* Počet pasažérů (v závislosti, zda je přeprava v dopravní špičce nebo mimo ni)

Cílem simulace je zjistit:

* Počet potřebných lodí (a jejich přepravní kapacita) nutných k náhradě běžné přepravy přes most
* Interval pendlování lodí
* Zda takový způsob náhradní dopravy pokryje potřeby normální přepravy přes most

[[User:Chaa14|Chaa14]] ([[User talk:Chaa14|talk]]) 21:25, 3 May 2018 (CEST)

: Dobrý den, obecně to není špatná myšlenka, problém je, že ji lze - tak jak to chápu - řešit analyticky, výpočtem... Tudíž simulace by byla nadbytečná. Zkuste to nějak upravit. [[User:Admin|Admin]] ([[User talk:Admin|talk]]) 00:26, 5 May 2018 (CEST)
:: Dobrý den, napadlo mě k tomu navíc zjistit pomocí simulace spokojenost cestujících s takovým způsobem náhradní dopravy, např. když bude cestující čekat více než 10 minut na nástup na loď, tak může odejít a použije jiný způsob dopravy. A my potřebujeme zjistit procento lidí, které jsme přepravili náhradní dopravou a kolik zvolilo jiný způsob dopravy. [[User:Chaa14|Chaa14]] ([[User talk:Chaa14|talk]]) 16:14, 6 May 2018 (CEST)
::: Jednak to vypadá spíš jako adept na diskrétní simulaci, opravdu tam nevidím moc důvodů, proč to dělat agentně. A jako taková je opravdu hodně triviální. Jde o semestrální úlohu, takže by neměla být řešitelná za večer. Téma si představit dovedu, ale muselo by být podepřeno skutečnými daty. A obávám se, že ta bude obtížné v požadované kvalitě obstarat. [[User:Admin|Admin]] ([[User talk:Admin|talk]]) 08:46, 9 May 2018 (CEST)
----

'''Název simulace''': Simulace brnění (NetLogo)

'''Autor''': Mykyta Lipskyi

'''Typ modelu''': Multiagentni

'''Modelovací nástroj''': NetLogo

Předmětem této simulace bude testování nového vojenského brnění, které vynalezl tým amerických vědců. Zkouška bude prováděna na kusu materiálu, ze kterého se brnění vyrábí. Do testovaného materiálu se bude střílet z různých zbraní a s různými náboji, ale vzdálenost mezi cílem a zbraní bude vždy stejná. Lze nastavit teplotu materiálu pro simulaci změn počasí.

Parametry modelu:
* Tloušťka materiálu
* Rychlost náboje
* Materiál náboje
* Teplota materiálu
Cílem simulace je zkontrolovat odolnost nového brnění

[[User:Lipm01|Lipm01]] ([[User talk:Lipm01|talk]]) 16:46, 4 May 2018 (CEST)

: Dobrý den, v tomto případě jde o učebnicový příklad diskrétní simulace a to velmi primitivní. V podstatě je identická základní verzi naší úlohy Supermarket. Chtělo by to něco sofistikovanějšího. [[User:Admin|Admin]] ([[User talk:Admin|talk]])

[[User:Lipm01|Lipm01]] ([[User talk:Lipm01|talk]]) 23:23, 6 May 2018 (CEST) Upraveno

:: Tohle zní zajímavě, rozpracujte prosím zadání do detailu (tj. tak, aby to jen podle něj mohl někdo namodelovat). Úplně mi není jasné, jak si představujete to řešení. [[User:Admin|Admin]] ([[User talk:Admin|talk]]) 08:49, 9 May 2018 (CEST)
----

'''Název simulace''': Gammora

'''Autor''': Ulrika Anna Jagošová

'''Typ modelu''': Multiagentní

'''Modelovací nástroj''': NetLogo

Předmětem této simulace je šíření nemoci HIV a jejího rozvinutí do AIDS a jak tuto problematiku ovlivní experimentální lék Gammora, který je vyvíjen izraelskými vědci. V současné době je účinnost Gammory na vyléčení HIV 97%, cílem je dosáhnout 100% léčby. Na AIDS léčba neexistuje, nakažený člověk zemře.

V rámci simulace budeme mít veřejný prostor s 1000 subjekty. V rámci prostoru budou subjekty přicházet do kontaktu s jinými subjekty. Virus se bude šířit sexuálním kontaktem mezi nakaženými jedinci. V rámci simulace bude tento styk představen držením se za ruce. V souvislosti s tím bude brána v potaz i míra používání ochrany a zda se jedná o pár. Prostor bude obsahovat jedince zdravé a nakažené. Jedinci se budou moci nechat otestovat a zjistit, zda nejsou HIV pozitivní. Pokud budou chtít, nechají si aplikovat vakcínu. V současné době má Gammora účinnost 97% na vyléčení osoby nakažené virem HIV v průběhu 8 dní. Pokud nenavštíví jedinec zdravotnické zařízení a včas mu není aplikována vakcína, případně Gammora nezničí virus HIV v jeho těle, rozvine se virus HIV do AIDS. HIV se rozvine do AIDS v průměru během 5 let. Jedince již v tomto stavu není možno zachránit.

Cílem této simulace je zjistit, jaké změny s sebou v rámci populace přinese schválení léčby pomocí vyvíjeného léku Gammora.

Zdroje pro realizaci simulace: SZÚ, AIDS pomoc, Zion Medical, atd. V případě potřeby bude využito dotazníkového šetření.

[[User:Xjagu00|xjagu00]] ([[User talk:Xjagu00|talk]]) 18:11, 5 May 2018 (CEST)

: Fajn, to by mohlo být ok, ale než si to potvrdíme, rozpracujte prosím zadání do detailu. Tohle je velmi stručné, nedá se z toho pořádně odvodit, jak budete pokračovat ani obtížnost... Jako příklad si vezměte zadání školních úloh. [[User:Admin|Admin]] ([[User talk:Admin|talk]]) 11:23, 6 May 2018 (CEST)
:: Doplnila jsem zadání. [[User:Xjagu00|xjagu00]] ([[User talk:Xjagu00|talk]]) 17:44, 6 May 2018 (CEST)
::: Obávám se, že ta metoda není dobrá. Náhodný pohyb agentů a jejich potkávání se je populární způsob, jak to dělat, ale málokdy dává smysl. Tímto způsobem jste jen obtížně schopná ovlivnit pravděpodobnost přenosu infekce, resp. musíte na to jít nepřímo přes poměrné zastoupení různých typů agentů. Stejně tak moc nerozumím tomu, proč by dílem náhody mělo být i podání vakcíny? Není návštěva lékaře spíše záměrným rozhodnutím? Obávám se, že u tohoto tématu bude třeba přijmout nějaký sofistikovanější způsob řešení. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 08:57, 9 May 2018 (CEST)
:::: Poupravila jsem způsob realizace. [[User:Xjagu00|xjagu00]] ([[User talk:Xjagu00|talk]]) 21:58, 11 May 2018 (CEST)
::::: OK, tady mi ale není jasné, proč to řešit jako agentní simulaci, resp. jak přesně ta simulace bude vypadat. Podle mého názoru si tu sama trochu nabíháte na vidle. Doporučoval bych u tohoto tématu trochu něco jiného: píšete, že účinnost toho léku je 97%. To je nějaký průměr. Nechcete zkusit ve zdrojích dohledat, co tu účinnost ovlivňuje (jako třeba včasnost podání, pohlaví, sociální status nebo kýho výra...) a zkusit nasimulovat nasazení léku v některých vytipovaných komunitách (o kterých si také najdete příslušné informace)? Je to jen návrh, můžete přijít s něčím jiným, ale v případě výše uvedeného by to chtělo tu metodu opravdu důkladně zvážit [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 01:31, 13 May 2018 (CEST)
----
'''Název simulace''': Optimalizace počet provozoven rychlého občerstvení nového podniku v městech v ČR

'''Autor''': Nguyen Van Thanh

'''Typ modelu''': Monte Carlo

'''Modelovací nástroj''': MS Excel

'''Definice problému''':Jsme na trhu novou společností rychlého občerstvení a chceme zjistit optimální počet našich rozvržení provozoven, kdy bereme v potaz veškeré faktory ovlivňující náš chod provozoven. Viz parametry modelu.

''Parametry modelu'''
* Počet provozoven
* Návštěvnost a vytížení provozoven
* Náklady provozovny (zaměstnanci, suroviny, nájem, odpad, rozvoz atd.)
* Poptávka/nabídka ve městě
* Tržby provozoven

'''Cíl simulace'''
* Optimalizovat počet provozoven v daném městě na základě poptávky a nabídky a tím docílit podniku nejvyšší zisk.
* Optimalizovat efektivní rozpoložení počet zaměstnanců napříč provozoven
[[User:Xngut65|Xngut65]] ([[User talk:Xngut65|talk]]) 12:43, 6 May 2018 (CEST)

: Zajímavé téma, ale mám tam dost nejasností. Monte Carlo ja založeno na náhodných proměných (jinak by to byla jen kalkulace) - co by ve vaší simulaci bylo všechno náhodně generováno?
: Co bude zdrojem dat pro tyto náhodně generované proměné?
: Jak kvantifikujete poptávku a na základě čeho?
: Jak v Monte Carlu budete řešit to optimální rozložení prodejen (Monte Carlo nesimuluje prostor jako např. NetLogo, proto je to potřeba nějak ošetřit)?
: Jak budete řešit vzájemnou konkurenci prodejen - tedy jak kvantifikujete, že si přetahují zákazníky?
: [[User:Oleg.Svatos|Oleg.Svatos]] ([[User talk:Oleg.Svatos|talk]]) 09:26, 6 May 2018 (CEST)
::
:: 1. ''Náhodně jsou generovány náklady na zaměstnance, nájem nebytových prostorů, návštěvnost a průměrná útrata strávníka v řetězcích.''
:: 2. ''Zdrojem dat jsou portály s nabídkami práce (např. jobs.cz, práce.cz) , nemovitostmi v daném regionu (sreality.cz), dále údaje z dotazníkových šetření.''
:: 3. ''Poptávka se bude odvíjet od sezón, věkové skupiny, lokalitě a speciálních nabídek a preference strávníka v jakém stravovacím zařízení bude trávit. (geografická data jsou čerpána z českého statistického úřadu:https://www.czso.cz/ a zbylá data jsou čerpána z dotazníkových šetření)''
:: 4. ''Pomocí Monte Carla se zjistí, v jakém stavu výsledku hospodaření jsou zkoumané provozovny. Z těchto údajů, pak vybereme nejlepší model rozložení nákladů, který vynáší maximilní zisk pro náš nový podnik v jednotlivých městech.''
:: 5. ''Konkurence se řeší mezi stravovacích zařízení, které jsou dostupné z statistického šetření sektoru stravování: https://www.mmr.cz/getmedia/46223218-36e7-4503-a17e-b7f76240b602/06-Statisticke-setreni-sektoru-stravovani.pdf . Dále v reklamních kampaních a povědomí o značce, údaje čerpány z dotazníků. Zákazníků v daném městě je nějaký fixní počet, o který se budou tyto stravovací zařízení přetahovat.''
::[[User:Xngut65|Xngut65]] ([[User talk:Xngut65|talk]]) 12:43, 6 May 2018 (CEST)
:::
:::OK. '''Schváleno'''. Dejte pozor na to, aby simulace byla reálná a abyste pak ve zprávě k simulaci ukázal, jak jste jednotlivá rozdělení pro náhodné proměné odvodil - ukázal odvození jednotlivých pravděpodobnostních rozdělení ze zdrojových dat. [[User:Oleg.Svatos|Oleg.Svatos]] ([[User talk:Oleg.Svatos|talk]]) 13:55, 6 May 2018 (CEST)
----

'''Název simulace''': Simulace jizdy v dopravni zacpe na dalnici

'''Autor''': Daniel Nejezchleb

'''Typ modelu''': Multiagentni

'''Modelovací nástroj''': NetLogo

Hlavními entitami navrhovaného modelu budou vozidla, která budou v pruzích silnice a busou se snažit překonat dopravní zácpu. Agent vozidla bude obsahovat fyzické atributy jako jsou délka, akcelerace, typ. Budou také obsahovat chování jízda v pruhu a změna pruhu. Pro implementaci těchto chování je nutné, aby agenti neustále monitorovali okolí srze své senzory. Takto inteligentní chování budou složena dohromady z řady jednoduchých pravidel, kterými se agenti budou řídit.

* Chování jízda v pruhu
Toto chování se bude starat o to, že auta budou následovat pruh silnice. Nebudou do sebe narážet, tedy jestliže se nachází jiné auto před agentem, tak zpomalí na úroveň jeho rychlosti, aby dodržel minimální vzdálenost mezi vozidly.

* Chování změna pruhu
Jestliže agent zjistí, že jeho pruh stojí a okolní pruh se hýbe, tak se pokusí změnit pruh. Přitom se bude snažit nezpůsobit dopravní nehodu.

Parametry modelu:
* Počet aut
** Uvidíme zda simulace prokáže, jestli má hustota zácpy vliv na výsledek testu
* Počet proudů silnice
** Jeden pruh silnice nedává pro tuto simulaci smysl. Podle podmínek většiny českých silnic bude simulace zkoumat hlavně dvou a tří pruhové silnice
* Typ auta (osobni, užitková, nakladni)
**Modelovaná situace bude zobecňovat vozidla do tří typů, každý zaštiťující přibližně stejné paramtry vozidel té kategorie. Pro různé typy vozidel platí také jiné dopravní omezení a povinnosti. Je možné, že se model zjednoduší pouze na dva typy vozidel a to osobní/užitková a nákladní, kvůli nedostatečně detailním údajům z nalezených průzkumů.
** Osobní: Osobní vozidlo charakterizuje nejmenší velikost, nejrychlejší akcelerace a nejvyšší rychlost
** Užitková: Vozidla typu dodávka; charakteristické střední velikostí, střední akcelerací a střední rychlostí
** Nákladní: Vozidla charakterizována nejvetší velikostí, nejpomalejší akcelerací a nejpomalejší rychlostí
* Typ řidiče (slusny, agresivni)
**Agenti tohoto typu bodou rozhodovat o stylu jízdy.
** Uvědomělý: značí řidiče dodržujícího dopravní pravidla
** Neuvědomělý: značí řidiče, který často inklinuje k nedodržení dopravních pravidel
** Agresivní: značí řidiče, který svou jízdou zvyšuje riziko dopravní nehody
** Předvídavý: naopak začí řidiče, který naopak minimalizuje riziko dopravní nehody
** Toleratní: řidič, který spíše dovolí jinému změnit pruh
** Netolerantní: naopak spíše nedovolí ostatním změnit pruh
* Nehoda na silnici
** často bývají dopravní zácpy způsobené nehodou a pak nás zajímá jak překážka v jednom z průhů ovlivní výsledek simulace
* Styl jizdy ridice
**Nosný parametr simulace, zjišťující zda střidat pruhy či se držet v jednom vybraném pruhu
** Střídání pruhů: Řidič se podle aktualní situace v jeho bezprostředním okolí rozhoduje, zda má změnit pruh, protože v okolním pruhu plyne provoz rychleji; Výsledek tohoto stylu jízdy, také závisí na vůli řidiče, který má odbočujícího řidiče pustit
** Držení se v pruhu: Opak předchozího, kdy se řidič drží svého pruhu

Co se týče nastavení parametrů, tak pro poměr typů bych se pokusil najít nějaký behaviorální výzkum řidičů a jejich vlastností, podle toho by se potom odvodili hodnoty. Pro typy vozidel už jsem nalezl konkrétní Celostátní sčítání dopravy, o které se může simulace opřít http://scitani2016.rsd.cz/pages/results/default.aspx.

Cílem simulace je zjistit, zda se v dopravni zacpe na dalnici vyplati stridat pruhy podle aktualne se pohybujiciho pruhu nebo zda je stejne vyhodne nebo i vyhodnejsi drzet se ve vybranem pruhu. Vyhodnosti je rozumeno rychlejsi projeti dopravni situace za soucasne minimalizace rizika vlastni dopravni nehody zpusobene agresivni jizdou.

[[User:Xnejd00|Xnejd00]] ([[User talk:Xnejd00|talk]]) 02:01, 6 May 2018 (CEST)

: Dobrá, rozpracujte prosím zadání do detailu. Jak se třeba budou lišit osobní auta, dodávky, nákladní, v jakém poměru je budete na silnici pouštět a proč? Jak budete v simulaci řešit různé počty pruhů, jak se bude lišit slušný a agresivní řidič, v jakém poměru budou a proč, atd. atd. Jak jsme si říkali, zadání by mělo být formulováno tak, aby se to jen na jeho základě pak dalo řešit. [[User:Admin|Admin]] ([[User talk:Admin|talk]]) 11:26, 6 May 2018 (CEST)

:: Zkonkrétnil jsem zadání. Dalo by se už takto schválit?
:: [[User:Xnejd00|Xnejd00]] ([[User talk:Xnejd00|talk]]) 00:08, 7 May 2018 (CEST)

::: Lepší by bylo mít ty parametry už v tom zadání, protože je poměrně obecné, ale '''Schváleno'''. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 09:01, 9 May 2018 (CEST)
----
'''Název simulace''': Simulace vývoje slávy kapely

'''Autor''': Luboš Tomandl

'''Typ modelu''': Systémová dynamika

'''Modelovací nástroj''': VensimPLE

'''Definice problému''': Jsem členem začínající kapely. Máme za sebou několik koncertů v pražských klubech, účast na několik festivalech a soutěžích. Rádi bychom se více proslavili a tedy získali více fanoušků na sociálních sítích. Víme, že pro to musíme být aktivní, vytvářet nový obsah na sítích, koncertovat, vydávat novou hudbu a točit videoklipy. Na základě účtů na Facebooku, Instagramu, YouTube a Spotify můžeme snadno sledovat, které události a činnosti nejvíce přitáhly pozornost na naše sociální sítě. Podle těchto dat tedy můžeme nasimulovat, které aktivity mohou přispět tomu, aby se povědomí (počet sledujících) o naší kapele dále navyšovalo a co naopak nedělat (pokud najdu takové situace), aby se obliba kapely nesnižovala. Je však potřeba brát v úvahu mnoho faktorů. Členové kapely mají jen omezené finanční a časové možnosti. Aby byli ochotní vkládat své prostředky do aktivit kapely, nesmí tyto aktivity snižovat jejich celkovou spokojenost, která se dá měřit přílišnou časovou vytížeností a nadměrnými náklady. Fanoušci také nemají neomezené prostředky pro navštěvování koncertů a nakupování alb.

'''Cíl''': Maximalizovat slávu kapely kvantifikovanou počtem sledujících na sociálních sítích a minimalizovat rizika ztráty obliby u posluchačů.

[[User:Xtoml29|Xtoml29]] ([[User talk:Xtoml29|talk]]) 12:01, 6 May 2018 (CEST)

: Šlo by - důležité v tomto připadě bude ukázat ve zprávě k simulaci, na základě čeho přesně byly jednotlivé vztahy mezi proměnými a kvatifikace parametrů odvozeny. '''Schváleno'''. [[User:Oleg.Svatos|Oleg.Svatos]] ([[User talk:Oleg.Svatos|talk]]) 20:23, 6 May 2018 (CEST)
----

'''Název simulace''': Šíření luteránství na území dnešního Německa v 16. století

'''Autor''': Vojtěch Hyvnar

'''Typ modelu''': Multiagentní

'''Modelovací nástroj''': NetLogo 6.0.3

'''Popis modelu''': Začátkem 16. století došlo na území dnešního Německa k reformaci církve, kdy na základě učení Martina Luthera vzniklo nové vyznání - luteránství. Luteránství se z Wittenbergu, kde Martin Luther učil, rozšířilo do velké části německého území a také na některá další evropská místa.
Tento model simuluje šíření luteránství v Německu, z Wittenbergu do ostatních regionů v závislosti na jejich geopolitických vlastnostech.
Model je tvořen na mapě dnešního Německa (případně také nejbližšího okolí).
Model a jeho parametry jsou samozřejmě velice zjednodušeným odrazem reality, jelikož se jedná o opravdu komplexní problém.

Parametry modelu:
* počet luteránů v regionu Wittenbergu
* počty katolíků dle jednotlivých území (počty obyvatel - reálná data z 16. stol.)
* pravděpodobnost konvertování katolíků v závislosti na jejich území:
- vzdálenost od Wittenbergu
- ekonomická síla/důležitost daného regionu
- náboženská situace v sousedních regionech
- typ vlády v regionu (svobodné říšské město/knížecí biskupství aj.)
* [předpokládaný min. počet území je 13, max. kolem ~30, pokud mi to barevná paleta dovolí]
* pravděpodobnost konvertování luterána
* pravděpodobnost, že člověk samovolně opustí své náboženství a stane se ateistou
* frekvence, jak často budou lidé evaluovat svou náboženskou situaci
* střední délka života (podloženo reálnými daty)

Druhá vrstva mapy doplňující původní o další parametry:
* obsahuje geografické prvky (hory, voda, etc.)
* terén ovlivňuje pohyb a chování lidí (zpomaluje, mění trasy...)

'''Cíl''': Zjistit, jak geopolitická situace jednotlivých regionů ovlivňuje adaptaci nové víry a co by muselo vést k tomu, aby se celé území dnešního Německa stalo plně protestantské.
[[User:Xhyvv00|Xhyvv00]] ([[User talk:Xhyvv00|talk]]) 13:52, 6 May 2018 (CEST)

: Dobrý den, je to hodně měkké, abstraktní téma, která obvykle zamítám, protože je velmi obtížné udržet, aby se z toho nestala úplná blbost. Hlavně proto, že je tam spousta vágních údajů, apod. Ale tohle téma mi přijde hodně originální, rád bych mu dal šanci. Ale je třeba zamyslet se nad následujícími otázkami: 1) představa ateistů ve středověké, resp. ranně novověké Evropě, je hodně divoká, podle mého názoru muselo jít o počty statisticky zcela nevýznamné. 2) Rozmístění představitelů jednotlivých demoninací je hodně svévolné. Ti luteráni ještě budiž, ale katolíci kolem Říma??? 3) To šíření víry jistě v realitě není difuzní, jako by šlo o nějakou infekci, ale je ovlivněno mnoha faktory: migrací, mocenskými centry... 4) Jak budete řešit časový nesoulad mezi založením jednotlivých církví? ...a to mě jen tak zfleku napadlo. Doporučoval bych z toho vybrat nějaký konkrétní, dobře definovatelný podproblém a ten simulovat. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 10:10, 9 May 2018 (CEST)
::Dobrý den, díky za feedback. Zadání jsem upravil. [[User:Xhyvv00|Xhyvv00]] ([[User talk:Xhyvv00|talk]]) 02:47, 13 May 2018 (CEST)
----

'''Název simulace''': Simulace dodání zásilek dvěma kuryry

'''Autor''': Evgeny Konoshenko

'''Typ modelu''': Multiagentní

'''Modelovací nástroj''': NetLogo

'''Popis modelu''':

Parametry modelu: Existuje malá vesnice, třeba v Sibiře, která má velmi špatnou dostupnost a nemá svoji vlastní poštu. Jednou za týden, odpovědná persona (kurýr) jede do pošty ve velkém městě v okolí vyzvednout zásilky pro obyvatele dané vesnice. Pokaždé, kurýr má různý seznam odběratelů zásilek a na základě toho plánuje svou trasu, kam má zajet. Pokud nikdo nepřevezme na ukázané adrese zásilku v moment, kdy kurýr přijel, kurýr se bude vracet, pokud tuto zásilku adresát nepřevezme. Vedle prvního kurýra, který vždycky jede na nejbližší adresu existuje druhý který plánuje trasu s tím že přibližně vědí kde adresát bude přítomen a kde není.

Cílem simulace je najít optimální trasu pro druhého kurýra a zjistit při jaké pravděpodobností, který kurýr bude nejužitečnější (optimálně doručí všechny zásilky). Parametry simulace jsou počet návratu, když adresát není doma, počet budov, kam má zajet kurýr a pravděpodobnost nezastižení adresátu.

[[User:Xkone06|Xkone06]] ([[User talk:Xkone06|talk]]) 15:30, 6 May 2018 (CEST)

: Typické zadání pro diskrétní simulaci, navíc velmi triviální. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 01:59, 10 May 2018 (CEST)

Změna zadání, prosím o schválení.[[User:Xkone06|Xkone06]] ([[User talk:Xkone06|talk]]) 18:51, 11 May 2018 (CEST)

: OK, tohle není úplně simulace jako ty ostatní. Jde o variatu problému obchodního cestujícího. Ale může to mít zajímavé výstupy, takže '''schváleno'''. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 01:33, 13 May 2018 (CEST)
----

'''Název simulace:''' Simulace pastviny

'''Autor:''' Jan Reindl

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo

'''Popis modelu:''' Model zachycuje situaci na pastvině (nebo v savanně), pastvina je pokryta trávou a nachází se v ní zvířata konzumující trávu a predátoři konzumující trávou vykrmená zvířata. Pokud zvířata spasou veškerou trávu na určitém poli, dojde k erozi půdy a pole se změní v poušť. Pokud je naopak pole dlouhou dobu nespasené, zaroste křovím.
Zvířata jsou přirozeně líná a zůstávají na jednom místě, dokud vše nespasou. Existence predátorů však uvádí zvířata v pohyb, takže nemají čas vše spást a změnit tak krajinu v poušť. Příliš mnoho predátorů však uloví všechna zvířata a pastvina zaroste křovinami a lesy. V pastvině se nachází tři druhy zvířat, skot, ovce a kozy. Každý druh má jiné preference z hlediska potravy, každé zvíře tak při krmení používa jinou strategii a případně si i vybírá jiný druh rostlin ke spasení. Tedy: Skot je nejvybíravější a při nízkém počtu zvířat je i nízký selekční tlak a krávy tak nejsou nuceny jíst i "plevel", což zvyšuje šanci na to, že pastvina zaroste křovím. Při vysokém počtu zvířat však není skot schopen tolik prosperovat. Ovce nejsou vybíravé, ale nechávají za sebou po pastvě menší množství rostlin, které potom snadno obrůstá. Kozy naopak preferují plevel a menší křovinaté rostliny. Sežerou ale všechno i s kořínky a významně tím přispívají k desertifikaci.
Kromě přirozených predátorů se v modelu může nacházet i člověk v roli pastevce - speciálního predátora. Ten si potom s ostatními predátory konkuruje a může lovit i ostatní predátory.

Parametry modelu:

* Rychlost růstu rostlin
* Počet krav v pastvině
* Počet ovcí v pastvině
* Počet koz v pastvině
* Počet přirozených predátorů v pastvině
* Počet pastevců v pastvině
* Bohatost půdy
* Strategie pastevce

Cílem simulace je:

* Popsat vztah mezi počtem zvířat a predátorů v pastvině, a to včetně závislosti na bohatosti půdy (tedy kolik potravy může být maximálně k dispozici) a rychlosti růstu rostlin.
* Popsat vztah mezi počty různých druhů zvířat a najít ideální poměr. Zjistit, zda se mění rovnovážný poměr v závislosti na celkovém počtu zvířat či rychlosti růstu rostlin.
* Najít přibližný bod rovnováhy pro dlouhodobou udržitelnost modelu, popřípadě najít bod zvratu vedoucí k desertifikaci či k totálnímu zalesnění.
* Zjistit, jak se změní charakter modelu, pokud člověk vyhubí ostatní predátory.

Možnosti rozšíření:
Uvažoval jsem o případně o rozšíření v podobě lidské činnosti a rozdělení pastviny na různé ohrádky se systémem rotací jednotlivých druhů zvířat, ale nevím zda/jak by šel takový model rozšířit.

[[User:Xreij15|Xreij15]] ([[User talk:Xreij15|talk]]) 18:13, 6 May 2018 (CEST)
: Klasick7 Predator-Prey model, který byl zpracováván už v mnoha obměnách, nicméně základní verze, která téměř odpovídá velmi blízko Vašeho návrhu je součástí standardních knihoven NetLoga. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 02:11, 10 May 2018 (CEST)
::Upraveno, rozšířeno. Takto by to mohlo být již dostatečně odlišné od ostatních modelů. Mám v záměru na model případně nabalovat další věci, ale uvidím, co zvládnu a kam se případně před konečným termínem stihnu dostat. -[[User:Xreij15|Xreij15]] ([[User talk:Xreij15|talk]]) 12:13, 10 May 2018 (CEST)
::: Honzo, skoro bych Vám doporučoval popřemýšlet o něčem docela jiném. Nemohu říct, že tam nemáte nějaké zajímavé otázky, ale ten model je oproti tomu původnímu, resp. proti predator-prey navržen jako mnohem komplikovanější, ale přitom si nejsem jist, zda nwaw o tolik větší přínos než klasiký P-P. Je ale zatížen velkou měrou měkkých parametrů, které obvykle "snesou všechno". P-P je neskutečně vytěžená záležitost, je mimořádně obtížné vymyslet kolem něj něco opravdu nového.
:::Co se vykašlat na predátory a zkusit nějak simulovat vliv toho zatížení pastviny na základě poměru zvířat s různými způsoby spásání? To mi přišlo zajímavé a možná by to stálo za rozpracování. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 01:30, 13 May 2018 (CEST)
----

'''Název simulace:''' Simulace pohybu zavazadel na letišti

'''Autor:''' Daniel Navrátil

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo 6.0.3

'''Popis modelu:''' Předmětem tohoto modelu je simulace pohybu zavazadel na letišti. Letadla přiváží zavazadla, která je nutné z letadla vyložit a naložit na vozidla, která zavazadla převáží na pásy. Z pásu si pak cestující zavazadla odebírají. Zavazadla se rozlišují na lokální (zavazadla určená k odběru na daném letišti) a tranzitní (zavazadla určená k dalšímu převozu). Lokální zavazadla mají prioritu pro převoz, jelikož na ně již cestující vždy čekají.

Parametry modelu:

* Počet přivezených lokálních zavazadel
* Počet přivezených tranzitních zavazadel
* Počet vozidel zodpovědných za převoz zavazadel
* Kapacita vozidel

'''Cíl:''' Cílem simulace je optimalizovat čas doručení všech lokálních zavazadel až k cestujícím a najít efektivní počet vozidel při dané kapacitě a při daném počtu zavazadel.

[[User:Navd00|Navd00]] ([[User talk:Navd00|talk]]) 22:28, 6 May 2018 (CEST)
: Diskrétní simulace. Lze ji takto řešit, ale musel byste si obstarat reální data z letiště. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 02:11, 10 May 2018 (CEST)
:: S obstaráním reálných dat nebude problém - můj kamarád roky pracoval na letišti a měl na starost právě přepravu a manipulaci se zavazadly [[User:Navd00|Navd00]] ([[User talk:Navd00|talk]]) 11:11, 10 May 2018 (CEST)
::: Ať na to koukám z kterékoliv strany, vychází mi, že je to diskrétní simulace. Pokud jste to ochoten řešit v tom Simprocessu, pak '''Schváleno'''. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 01:42, 13 May 2018 (CEST)
----

'''Název simulace:''' Simulace činnosti kavárny

'''Autorka:''' Mariia Alekseeva

'''Typ modelu:''' Systémová dynamika

'''Modelovací nástroj:''' VensimPLE

'''Definice problému:''' Dělám to na základě vlastní zkušenosti. Pracovala jsem jako baristka v nové kavárně několik měsiců, a pohopila jsem že i když z vnějšku to vypadá jako fajn, v podstatě je řizení takového podniku moc těžký a vystresujicí proces. Jsou entity mezi sebou vazené a skoro všechny mají vliv na uspech kavárny a manager má s tím počitat. Vždycky jsem myslela, že kdyby mohl to všechno nějak optimazovat a najit vazby meni entitami (jako spokojenost klientu, kvalita kavy, místo kavarny apod), měl by miň problemů.

'''Cíl:''' Spočitat náklady, pohopit kolik optimalně musíme utratit peněz aby byla kavárna popularní. A na zakladě situace na trhu a mzdy máme-li vůbec začinat ten podnik.
--[[User:Mashal|Mashal]] ([[User talk:Mashal|talk]]) 22:38, 6 May 2018 (CEST)
:
:Téma není špatné, jen mi není jasné, na základě jakých dat to budete kvantifikovat.
:Jak budete měřit popularitu kavárny a na základě jakých dat odvodíte, co má jaký efekt na její popularitu?
:Na základě čeho odvodíte, výnosy, náklady, poptávku po kávě atp. ?
:[[User:Oleg.Svatos|Oleg.Svatos]] ([[User talk:Oleg.Svatos|talk]]) 09:16, 7 May 2018 (CEST)

V hlavních rysech se to děla na zakladě počtu klientů, celkevého vynosu za den, počtiu zajemců o práci. Jesli máte na mysli, že potřebuju na to realní dáta, v tom připadě můžu jich dostat od minulého zaměstnavatele. --[[User:Mashal|Mashal]] ([[User talk:Mashal|talk]]) 14:12, 7 May 2018 (CEST)
:
:OK. '''Schváleno''', je důležité pak ve zprávě k simulaci ukázat na základě jakých dat jste vycházela a jak jste z nich odvodila kvantifikaci jednotlivých vztahů. [[User:Oleg.Svatos|Oleg.Svatos]] ([[User talk:Oleg.Svatos|talk]]) 13:02, 8 May 2018 (CEST)

----

'''Název simulace:''' Můj zivot aneb jak poznat tu pravou (nefunguje mi na klávesnici písmeno “z” s háčkem)

'''Autor:''' Mai Duc Anh

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo

'''Definice problému:'''

Jmenuji se ducan. Jsem hyperaktivní dítě (seriózně) ve věku 24 let původem z jihovýchodní Asie, programátor, nosím zlatočerné dioptrické ray bany (šestky na obou čočkách a lehký astigmatizmus) a od září pravidelně obcházím techno akce s příchutí MDMA. Pustili mě i do berlínského Berghainu, tolik polonahých gayů jsem v zivotě pohromadě neviděl. Momentálně hledám pěknou babu, resp. zenu svých snů.

Pokusím se proto co nejvěrohodněji nasimulovat jeden z mých nedávných týdnů. Den po dni, hodinu po hodině. To jest, part-time (life time) v proptech startupu Spaceflow, navštěvování státního edukativního institutu pro nabytí vědomostí a svatého papíru (doporučuju 4 dohody od Duška), lekce boxu, půlnoční strahovské procházky s partou kamarádů, rave party v Ankali, komunitní (rasově diskriminační) srazy mladých vietnamců v Zitné ulici, posilování lýtek ve fitku a další systematické, nahodilé, ale i nesmyslné činnosti.
Bude to 5 let co si zapisuju veškerou svojí denní aktivitu, s přesností na hodiny. Tímto zdravím pana kalendar z Gůgla, díky.

K věci. Během svých “dospělých” let jsem strávil dávku svého času s více či méně atraktivními/energickými/vášnivými/vyspělými zenami. Vytvořil jsem si nedávno i excel tabulku, kde jsem si je všechny ohodnotil v 15 kritériích na škále 0 do 100. Nakonec jsem si hodnoty zprůměroval a maximální skóre bylo osmdesát šest. Ano, vietnamský šovinista co bere extázi a chce ovládnout celou galaxii, těší mě.

V posledních 3 měsících se mi nedaří zadný vhodný objekt potkat (zenu), tudíz mi nezbýva nic jiného nez svůj zivot zmapovat, nasimulovat a zjistit, jak co nejideálněji tweaknout svůj denní rezim tak, abych zvýšil své šance potkat tu pravou. Na světě někde je, takze uz stačí být jen ve správnou dobu na správném místě.

'''Parametry modelu:'''

* Můj týdenní rezim

Pondělí
- 20 minut hygiena ve společných koupelnách na Strahově
- 7 hodin programování ve Spaceflow ve foru karlín
- 1 hodina oběd v Karlíně s náhodnou duší
- 2 hodiny boxu
- 1 hodina procházka s partou na petříně
- 1 hodina přesun/doprava v MHD

Úterý
- 20 minut hygiena
- 20 minut skype s mámou a tátou (jsou ve Vietnamu)
- šest hodin na VŠE
- 1 hodina oběd se spoluzáky
- 1 hodina přesun v MHD
- 3 hodiny vývojářský meetup v STRV

Pátek
- 20 minut hygiena
- 1 hodina oběd se spoluzackou
- šest hodin na VŠE
- 1 hodina posilování
- 1 hodina přesun v MHD
- 7 hodin taneční akce v Ankali

A tak dále ……

* Hustota vyskytu lidí/zen v konkrétních lokalitách - dle městských částí Prahy, ČSÚ
* Atraktivita (fyzická / duševní) - Gaussovo rozdělení (cíl je nad 87 percentil)
* Počasí - průměrné údaje za posledních 5 let v prvním týdnu května.
* Aktuální stav (svobodný, zadaný) - ČSÚ
* Věk (dle stromu zivota v ČR)
* Sexuální orientace (ČSÚ)
* Chemie (random)

'''Cíl simulace:'''

* Kolik vyhovujicich zen (skóre nad 87) lze potkat během jednoho pracovního týdne?
* Jak optimalizovat svůj denní rezim tak, abych zvýšil pravděpodobonst a šanci potkat svou spřízněnou duši.

[[User:Mai|Mai]] ([[User talk:Mai|talk]]) 23:31, 6 May 2018 (CEST)

Nevím jestli to budeš mít schvaleno, ale musím napsat že je to fakt skvělě
--[[User:Mashal|Mashal]] ([[User talk:Mashal|talk]]) 23:40, 6 May 2018 (CEST)

: Trochu se děsím, co se dozvím, ale reálná data máte a moje zvědavost je silnější. '''Schváleno'''. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 10:17, 9 May 2018 (CEST)

----

'''Název simulace:''' Simulace automatizovaného nakládání kamionů

'''Autor:''' Kenan Dervišević

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo

'''Definice problému:''' Kvůli obavám o životní prostředí se provozovatelé automatizovaných nakládacích terminálů na kamiony stále více snaží o zkrácení doby, kdy kamiony stojí. Vysoká cena robotických jeřábů pro převoz kontejnerů jim často zakazuje nakupovat více nástrojů. Dalším důvodem je to, že neexistují jasné studie jak dostupnost a servisní strategie jeřábů ovlivňují čas zatáčení kamionu. Tento model zavádí přístup založený na agentech k modelování jeřábů pro analýzu času zatáčení kamionů. Toho je dosaženo pomocí modelování jeřábů tak, aby měly maximální účinnost. Model se pokusí identifikovat sadu užitečných funkcí, které správně zachycují zásadní rozhodovací proces operátorů jeřábů při výběru dalšího vozíku pro poskytování služeb. Budou použité tři různé metody optimalizace pohybu robotických jeřábů. První bude na základě vzdálenosti určitých kamionů od robotických jeřábu modelovat pohyb a nakládání kontejnerů. Druhá bude dělat to samé, ale na základě délky času čekání a nakládání kontejnerů. Třetí funkce bude kombinací předchozích dvou. Parametry modelu: kamiony (budou přicházet náhodně, podle Poissonova rozdělení), kontejnery, jeřáby

'''Cíl simulace:''' Výsledky simulace ukážou, jaká strategie je nejvhodnější a produkuje nejlepší výsledky, pokud jde o průměrnou čekací dobu a maximální čekací dobu kamionu.

[[User:Kenan|Kenan]] ([[User talk:Kenan|talk]]) 13:16, 8 May 2018 (CEST)

'''Schváleno''' [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]])

----

'''Název simulace''': Simulace úspor na důchod ve zvoleném kraji v ČR a pro zvolené pohlaví

'''Autor''': Jan Marek Slabihoud

'''Typ modelu''': Monte Carlo

'''Modelovací nástroj''': Ms Excel

Tématem simulace bude tvorba úspor na důchod spořením do trezoru na měsíční bázi v průběhu produktivního života jedince. Na začátku simulace se stonoví níže zmíněné parametry a podle nich je určena pravděpodobnost, zda jedinec dožije se svými úsporami či před jeho/její smrtí dojdou a bude tento jedinec žít v chudobě. Pro pravděpodobnosti dožití věku pro různé kraje u žen a mužů simulace používá data z veřejně dostupné databáze uveřejněné Českým statistickým úřadem. [https://vdb.czso.cz/vdbvo2/faces/cs/index.jsf?page=vystup-objekt&z=T&f=TABULKA&skupId=1289&katalog=30845&pvo=DEMD002&pvo=DEMD002&c=v3~8__RP2016 Zde k dispozici]
Parametry modelu:
* Měsíční úspora
* Pohlaví
* Kraj
* Měsíční důchod čerpaný z úspor

Cílem simulace je zjistit:

* Optimální měsíční úsporu, aby v průběhu produktivního života mohl jedinec spořit, co možná nejméně, ale zároveď s našetřenými penězi důstojně dožil.

--[[User:Slaj09|Slaj09]] ([[User talk:Slaj09|talk]]) 18:48, 10 May 2018 (CEST)
: Téma dobré, '''schváleno''', jen si dejte pozor na to, aby tam to Monte Carlo bylo opravdu využito, tak jak má být (náhodné proměné generované z odvozeného pravděpodobnostního rozdělení, mnoho průběhů simulace a pak následná analýza a interpretace výsledků) [[User:Oleg.Svatos|Oleg.Svatos]] ([[User talk:Oleg.Svatos|talk]]) 22:44, 10 May 2018 (CEST)

----
'''Název simulace:''' Simulace vícejazyčné komunity

'''Autor:''' Marina Lushnikova

'''Typ modelu:''' Multiagentní

'''Modelovací nástroj:''' NetLogo

'''Popis modelu:''' Vzhledem k tomu, že se mi nepodařilo vymyslet nové téma a je překročen termín zadání, chtěla bych vytvořit simulaci na téma, které mi bylo schváleno v minulém semestru, ale nedošlo k samotné realizaci.

Jedná se o simulaci vícejazyčné komunity. Lingvisté se domnívají, že polovina existujících jazyků zanikne do konce 21. století kvůli globalizaci. Existují různé faktory, které ovlivňují životaschopnost jazyka, a to především: celkový počet mluvčích, trendy ke zvýšení nebo snížení počtu mluvčích, předávání mladým generacím, využití jazyku na úrovni správy a vzdělávání nebo pouze v neformálním domácím prostředí. Chtěla bych vytvořit simulaci, kde jsou známy všechny výše uvedené faktory, a pak tento model aplikovat na reálná data. Cílem je určit, zda je nějaký jazyk ohrožen a brzy vyhyne.
[[User:Xlusm05|Xlusm05]] ([[User talk:Xlusm05|talk]]) 22:47, 12 May 2018 (CEST)
'''Schváleno'''. [[User:Tomáš|Tomáš]] ([[User talk:Tomáš|talk]]) 01:47, 13 May 2018 (CEST)

Assignment SS 2017/2018/cs

2018-05-06T11:53:07Z

Xhyvv00: