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Zellulären Automaten Komplexe Systeme mit 32. Hessische Landestagung des MNU.

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Präsentation zum Thema: "Zellulären Automaten Komplexe Systeme mit 32. Hessische Landestagung des MNU."—  Präsentation transkript:

1 Zellulären Automaten Komplexe Systeme mit 32. Hessische Landestagung des MNU

2 Themenübersicht Voraussetzungen aus dem Informatikunterricht Zelluläre Automaten Schaffung eines individuellen zellulären Automaten Lösungsstrategien Unterschied der Lösungsmodelle Modell Fuchs & Hase Modell Paniksimulation Rückblick

3 Voraussetzungen aus dem Informatikunterricht Theoretische Informatik: Automatentheorie: Definition eines endlichen Automaten Eingabewort Zustandsübergangstabelle Ausgabewort Eingabewort ist Element des begrenzten Eingabealphabets Ausgabewort ist Element des begrenzten Ausgabealphabets Praktische Informatik: Ausreichend Kenntnisse der Programmiersprache Delphi Vorstellung des Game of Life

4 Zelluläre Automaten System von Zellen, die miteinander interagieren: Zellen: Jede Zelle ist ein endlicher Automat Das Eingabewort wird durch den eigenen Zustand und dem der Nachbarzellen bestimmt Das Ausgabewort wird mittels der Regeln bestimmt und beschreibt den neuen Zustand der Zelle

5 Beispiel eines Übergangs Die Übergänge folgen einer konkreten Zeitdynamik

6 Schaffung eines individuellen zellulären Automaten Zweidimensionales Zellsystem Differenzierung der Zellen durch unterschiedliche Farbgestaltung Verbinden der Systemenden, so dass eine Art Torus entsteht Es soll ein biologisches oder menschliches Verhalten simuliert werden

7 Konkretisierung des Vorhabens Schaffung eines Simulationsraumes für zwei sich gegenseitig beeinflussende Populationen Fuchs und Hase Schaffung einer Paniksimulation (Untersuchung von Raumkapazitäten)

8 Lösungsstrategien Fuchs & Hase Automat, der die Nachbarzellen auf die Anzahl von verschiedenen Populationsarten überprüft Regeln, die auf der Betrachtung der Nachbarzellen beruhen Direktes Populationswachstum Paniksimulation Simulation, die sich auf die Bewegungs- Möglichkeit einer Person in versch. Zuständen bezieht und daraus ihren neuen Zustand und ihre neue Position ermittelt Kein direktes Populationswachstum

9 Unterschied der beiden Modelle Fuchs & Hase System endlicher Automaten: Jede Zelle bestimmt aus dem Eingabewort und dem Zustand anhand der Regeln seinen Folgezustand Paniksimulation Kein festes System von Automaten: Es handelt sich um Objekte, die sich von Zelle zu Zelle bewegen Jedes Objekt ist ein Automat, dessen Ausgabewort die neue Position und der neue Zustand ist

10 Modell Fuchs – Hase 2 verschiedene Populationsarten: Hasen Füchse Je Art verschiedene Regeln:

11 Modell Fuchs – Hase Hasen: vermehren sich nur zu zweien oder mehr Brauchen Gras zum Fressen Füchse: vermehren sich nur zu zweien oder mehr brauchen Hasen, die gefressen werden können

12 Modell Fuchs – Hase Mögliche Endzustände: Gleichgewichtszustand Ausgelöschter Endzustand Periodischer Endzustand Chaotischer Endzustand Programm Starten

13 Modell Paniksimulation Simulation von menschlichem Verhalten: Ruhe Hektik Panik Setzen von Eingängen, Ausgängen und Wänden zur Raumsimulation Je Zustand verschiedene Regeln:

14 Modell Paniksimulation Ruhe: Bewegung im Radius 3 möglich Hektik: Bewegung im Radius 2 möglich Panik: Bewegung im Radius 1 möglich

15 Modell Paniksimulation Allgemein: Bei der Möglichkeit zur Bewegung regen sich die Zellen ab Bei der Unfähigkeit zur Bewegung werden die Zellen angeregt Programm Starten

16 Rückblick Förderung der Teamarbeit Selbständiges Arbeiten Verbindung der theoretischen mit der praktischen Informatik


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