The XeriScape Artificial Society Von: Ralf Kopsch Seminar: Artifical Life

Inhalt: Das XeriScape-Modell –Übersicht –Die Agenten –Die Regeln Die Struktur von DEVS Realisierung von XeriScape mittels Java- DEVS Einige Experimente Quellen

Übersicht: XeriScape ist ein Sugarscape-Modell Entwickelt von Gordon C. Zaft Basierend auf Discrete Event System Specification (DEVS) Implementiert in Java Es wird die von Neumann-Nachbarschaft benutzt Die Welt hat die Form eines Torus Auf einer Zelle können sich mehrere Agenten aufhalten

Die vier Arten von Agenten: Basic Agent –Die Agenten bewegen sich von Zelle zu Zelle und suchen Ressourcen –Sie sind unsterblich, wenn genug Ressourcen vorhanden sind look move consume Lebenszyklus:Attribute: - Name - Alter - Metabolismusrate - Reichtum - Sichtweite - Status

Die vier Arten von Agenten: Finite Agent –Haben eine bestimmte Lebensspanne –Bei ihrer Erzeugung wird das Alter festgelegt, bei dem sie sterben –Zusätzliches Attribut: maximales Alter Polluting Agent –Ist ein Finite Agent, welcher beim Sammeln und Verzehren von Ressourcen Verschmutzung erzeugt –Er versucht der Verschmutzungen auszuweichen –Zusätzliche Attribute: Verschmutzungsmultiplikator

Gendered Agent –Ist ein Finite Agent, der ein Geschlecht besitzt –Wenn genug Ressourcen und ein Agent vom anderen Geschlecht in der Nähe Fortpflanzung Die vier Arten von Agenten: Lebenszyklus:Zusätzliche Attribute: - Geschlecht - Alter der Geschlechtsreife - Maximales Fortpflanzungsalter - Name von Vater / Mutter - Kinder-Initialbetrag look moveconsume mate

Die Regeln: Resource Comparison Rule (Vergleich der Ressourcen) –Bestimmt, wie ein Agent die Ressourcen verschiedener Zellen vergleicht –meist nur Vergleich von Werten Resource Initialization Rule (Ressourceninitialisierung) –Bestimmt das grundlegende Erscheinungsbild –Legt die Anzahl und Verteilung der Ressourcen fest –Bestimmt die Rate, mit der die Ressourcen nachwachsen

Die Regeln: Agent Initialization Rule (Agenteninitialisierung) –Ist für die Erschaffung neuer Agenten verantwortlich –Wird beim Start aufgerufen und nach Fortpflanzung Agent Distribution Rule (Agentenverteilung) –Bestimmt, an welchen Stellen die Agenten eingefügt werden –z.B. zufällig oder organisiert

DEVS - Discrete Event System Specification Entwickelt von Bernard P. Zeigler (Univ. Arizona) Basiert auf Ereignissen Zeituhr zählt von Ereignis zu Ereignis Struktur des Modells: -Menge von Eingängen, Ausgängen and internen Zuständen, beschrieben in Java oder C++ Verhalten des Modells: -Für jeden Input wird ein Output erzeugt

DEVS Struktur M = { X, S, Y, int, ext,, ta } X: Menge von Eingangsvariablen S: Menge von Zuständen Y: Menge von Ausgangsvariablen int : S S – Funktion für interne Zustandsübergänge ext : Q x X S – Funktion für externe Zustandsübergänge -Q = {(s,e) | s S, 0 e ta(s)} – Menge aller Zustände -e: verstrichene Zeit seit letztem Zustandswechsel : S Y – Ausgabefunktion ta: S R + – Zeitfunktion für internen Zustandsübergang

DEVS Struktur Zu jedem Zeitpunkt befindet sich das System in einem Zustand s Ohne ein externes Ereignis bleibt System in s, bis Zeit ta(s) verstrichen Nach Zeit ta(s) Ausgabe von (s) und Wechsel in Zustand int (s) Beim Auftreten eines externen Ereignisses Wechsel in Zustand ext (s,e,x)

Realisierung von XeriScape mittels DEVS Es existieren 2 Hauptobjekte vom Typ DEVS Blockobjekt: –Realisiert eine Matrix von Zellen –Initialisiert die Zellen –Ermöglicht Kommunikation zwischen ihnen

Realisierung von XeriScape mittels DEVS Zellenobjekte: –Zellen haben Eingänge zum Nachrichtenempfang und Ausgänge zum Senden von Nachrichten –sind das zentrale Steuerungsobjekt –Mittels interner Transitionen wird der Lebenszyklus der Agenten gesteuert –Mittels externer Transitionen bewegen sich die Agenten zwischen den Zellen –Zellen haben 2 Zustände: passiv/aktiv –Geht in den aktiven Zustand über, wenn ein Agent die Zelle betritt –Solange ein Agent sich auf einer Zelle befindet oder die Ressourcen unter dem Maximum liegen, ist sie aktiv

Experiment zufällig verteilte Basic Agents 2 Ressourcenberge,welche sofort nachwachsen

Experiment zufällig verteilte Gendered Agents Eltern vererben Metabolismus und Sichtweite an Kinder

Vergleich von XeriScape und Sugarscape XeriScape –von Neumann- Nachbarschaft –Einmalige Fortpflanzung pro Zyklus –Verschmutzung kann sich sofort ausbreiten –Mehrere Agenten pro Zelle möglich Sugarscape –Moore- Nachbarschaft –Mehrmalige Fortpflanzung möglich –Verschmutzung verbreitet sich mit Verzögerung –Nur ein Agent pro Zelle erlaubt

Vergleich der Nachrichtenzahl Durch DEVS kann die Simulation stark beschleunigt werden

Quellen Paper zum Thema XeriScape Diplomarbeit von Gordon C. Zaft