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Entwicklung von Simulationsmodellen WS 2007/08 Dr. Falk-Juri Knauft Mittwoch 9.15 Uhr – 10.00 Uhr S25 Praktikum zur Entwicklung von Simulationsmodellen:

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1 Entwicklung von Simulationsmodellen WS 2007/08 Dr. Falk-Juri Knauft Mittwoch 9.15 Uhr – Uhr S25 Praktikum zur Entwicklung von Simulationsmodellen: Mittwoch Uhr – Uhr GEO CIP-Pool Modul: 22a

2 Entwicklung von Simulationsmodellen WS 2007/2008 – Überblick I Einführung, Ziele, Definition System, Model Systemanalyse vs. –simulation, Zustandsbeschreibung Diskretisierung, Auswertung der Excel-Simulation Programmierparadigmen Klassische Wachstumsmodelle Stabilität Delay, Delay-Modellanwendung Klee-Weidelgras Weltmodell nach Forrester Modell-Validierung Individuen-orientiertes Populationsmodell Fuchs Agenten-Simulationsumgebung SESAM

3 Individuenbasierte Modelle Individuenbasiert Jedes Individuum entspricht einem Datenobjekt Interaktione (direkte Kommunikation) Gedächtnis/Geschichte Diskrete Größen (ganzzahlig) Prozessorientiert Gruppen/Populationen entsprechen Variablen Wechselwirkung (prozessgesteuert) Individuen ununterscheidbar Kontinuierliche Größen

4 Variablen, Objekte, Agenten Basistypen für Variablen: int, float, boolean,... Operationen: +, -, ּ, :,... Komplexe Datenobjekte: Vektoren, Matrizen Operationen: Tensorprodukt, Skalarprodukt,... Objekte: Personendaten,... Operationen: benutzerdefiniert Agenten: autonome Objekte (eigentl. Subjekte) Operationen: eigener Kontrollfluss

5 L-System für Anabaena Catenula Beispiel für ein D0L-System (deterministisches kontext-freies L-System) Simultane Ersetzung (parallel rewriting)

6 Modell einer Fuchspopulation mit Ursuppe

7 SeSAm – Eine Entwicklungsumgebung für Multi-Agenten-Modelle Graphisches Interface zur Implementation eines Simulations-Modells Ermöglicht Animation, Daten- Erfassung und Auswertung Bisherige Modelle aus der Biologie (Staatenbildende Insekten) oder zu Geschäfts- prozessen Keine Programmiererfahrung erforderlich - aber hilfreich ;-) Graphische Editoren zur Beschreibung der Agenten und ihres Verhaltens

8 SeSAm – Eine Entwicklungsumgebung für Multi-Agenten-Modelle Umwelt als 2D Grid oder 2D kontinuierliche Map Map wird von Agenten und Ressourcen besiedelt Agenten führen Aktionen aus Ressourcen dürfen die Welt nicht aktiv beeinflussen Beide besitzen einen Body, den Container für ihre Zustands-Variablen Es ist möglich, ein globales Verhalten der Welt zu definieren

9 SeSAm – Eine Entwicklungsumgebung für Multi-Agenten-Modelle Agenten Verhalten auf Klassen-Level definiert, Parametrisierung kann aber auf Instanzen-Level erfolgen Definition durch UML- ähnlichen activity-graph Jeder Agent befindet sich in einer activity, die die actions enthält, welche im aktuellen Zeitschritt auszuführen sind Regeln bestimmen den Wechsel zwischen den activities Implementierung erfolgt graphisch über Auswahllisten mit zugehörigen (komplexen) Daten-Typen

10 Entwicklung eines Fuchs-Agenten-Modells Modellierung der Dynamik einer räumlich begrenzten, aber heterogenen (Reviere) Population mit arttypischem Reproduktionsverhalten Ziel unseres Modells:

11 Entwicklung eines Fuchs-Agenten-Modells Ein reproduzierendes Paar belegt ein Revier Nichtreproduzierende Jungtiere werden +- geduldet (Wanderungen in/aus Jungfuchspool) Mortalität für Alttiere durch Alter, Krankheiten, Verkehr, Jagd Mortalität für Jungtiere durch Verkehr, Krankheiten, Jagd Mortalität für Welpen durch Futterverfügbarkeit, Krankheiten Verstorbenes Alttier wird durch Jungtier ersetzt Beute für Jungtiere (Mäuse) mit relativ unabhängiger Dynamik vom Räuber Reviere mit unterschiedlichem Beuteangebot Zu modellierende (?) Fakten:

12 Was zeichnet einen Fuchs-Agenten aus? Variablen für: Alter, Geschlecht, Vitalität, etc. Entwicklung eines Fuchs-Agenten-Modells Activities für: Jagd (Suchen&Fressen), Fortpflanzung (Partnersuche, Welpenpflege), etc. Rules für: Beginn und Ende der Jagd, Beginn und Ende der Fortpflanzung

13 Was zeichnet seine Welt aus? Variablen für: Anzahl der Füchse und Mäuse, etc. Entwicklung eines Fuchs-Agenten-Modells Activities für: Mäuse-Erzeugung (Random) Rules für: ??

14 Was gehört zur Simulation? Map (100x100, Torus, kein Grid) Füchse (2 oder 3) Mäuse? (pflanzt die Welt!) Entwicklung eines Fuchs-Agenten-Modells

15 SeSAm – Eine Entwicklungsumgebung für Multi-Agenten-Modelle Was fehlt noch? Mäuse Activity zum Suchen und Fressen der Mäuse Activity zum Suchen und Paaren mit Partner (liegt der Bau dort, wo Paarung stattfindet oder legen wir ein paar Baue ins Revier) Activity zum Markieren eines Reviers, wenn Partner vorhanden (dürfen Jungtiere im Revier bleiben? Activity zum Füttern der Jungtieren? Mortalität der Füchse etc.

16 SeSAm – Eine Entwicklungsumgebung für Multi-Agenten-Modelle Einführungs-Präsentation: Englisches Tutorial (Hausaufgabe!): oder Achtung! Tutorials enthalten evt. noch ein paar kleine Fehler: Im Kapitel ReactionOntoPerceivedTemperature ist der Quotient in der Formel besser auf 100 zu setzen. Figure RPT-1 (im pdf Fig. 30): nach GetVariable muss PerceivedTemperature gewählt werden, dann kommt wie in der Grafik 20 und dann wie zuvor gesagt 100 anstelle von 10 Im Kapitel HighLevelObservationUsingAnalysisgelang es mir nicht, die Temperaturen der Mäuse (Max., Mean, Min.) im Analysis-Plot zum Laufen zu bringen. Da ist evt. ein Bug drin. Also wenns auch nicht geht einfach weglassen! Figure WmR-2 (im pdf Fig. 40): mir gelang es nicht an dieser Stelle, wie gewünscht, die Dimension der Map automatisch zu kriegen, habe daher anstelle PosGetX... einfach die gewählte Größe der Map eingetragen (z.B. 100). Meine Mäuse haben am Ende des Tutorials zum Käse gefunden!


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