Использование сред агентного моделирования для изучения городской среды

Материал из Поле цифровой дидактики


Описание события В рамках мастер-класса будут представлены разнообразные среды многоагентного программирования (Scratch, Snap!, StarLogo, NetLogo и другие), позволяющие имитировать взаимодействие биологических и социальных объектов. Мы не только покажем примеры моделей, но и дадим участникам самим поэкспериментировать с моделями, имитирующими процессы городской жизни.
Тип события Мастер класс
Начало 2023-10-07T15:00:52.000Z
Окончание 2023-10-07T16:00:52.000Z
color orange
Адрес события 55.80634652271349, 37.61622816949861
Видео запись события
Среды и средства, на которые повлияло событие NetLogo
Формируемые в рамках события компетенции
Область знаний Урбанистика, Мобильное обучение, Game design, Большие данные, Геометрия
Местоположение
Карта
Идёт загрузка карты…

Аннотация

В рамках мастер-класса будут представлены разнообразные среды многоагентного программирования Scratch, Snap!, StarLogo, NetLogo позволяющие имитировать взаимодействие биологических и социальных объектов. Мы не только покажем примеры моделей, но и дадим участникам самим поэкспериментировать с моделями, имитирующими процессы городской жизни.

Среды для мастер класса

 Description
ScratchСреда программирования, которая позволяет детям создавать собственные анимированные и интерактивные истории, игры и другие произведения. Этими произведениями можно обмениваться внутри международной среды, которая постепенно формируется в сети Интернет. Scratch — это учебный блочный язык программирования, позволяющий ученикам создавать игры, цифровые истории. Среда разработки дает возможность детям редактировать аудиофайлы и монтировать небольшие, но полноценные видеоролики. В новые версии языка создатели обещают добавить функционал для создания собственных мобильных приложений.

 Description
Snap!Блочный язык программирования для преподавания алгоритмов и структур данных. Snap! - потомок языка Scratch. В отличие от Scratch Snap! поддерживает лямбда-исчисление, объекты первого класса, процедуры, рекурсия и множество других возможностей. С версии 4.0 Snap! получил современное название и был переписан на JavaScript.
Модель формирования стаи


 Description
StarLogo Nova120px-Slnova.png
  • StarLogo Nova – среда совместного агентного моделирования в трехмерной среде. Во многом это среда продолжает и развивает традиции языка Scratch. При этом здесь можно ставить серьезные эксперименты и получать воспроизводимые результаты. Центральной метафорой среды является мир (World), в котором можно создавать агенты различных пород.



 Description
NetLogoЯзык программирования и среда для построения многоагентных моделей. В качестве агентов в системе действуют пятна, черепашки и связи. Ко всем агентам можно обратится. При этом пятна нельзя уничтожить, а связи исчезают, если погибают черепашки, которых они связывают. NetLogo чаще других используется при создании многоагентных моделей, поскольку программы не этом языке понятны специалистам различных предметных областей. Библиотека NetLogo содержит множество готовых моделей по биологии, математике, химии, социология. С этими моделями могут ознакомиться и поиграть ученики.


Все представленные на мастер-классе среды - потомки Черепашки Лого. см. Путь черепахи: эволюция LOGO-подобных языков


Пример модели лесного пожара -
 Description
Fire (model)
  • 120px-Fire_R.png

Запустите модель Fire несколько раз. Если мы запустим его с низкой плотностью деревьев, мы увидим, как и ожидалось, очень небольшое распространение огня. Если мы запустим его с очень высокой плотностью деревьев, мы, как и ожидалось, увидим, как лес уничтожается неумолимым маршем огня. Чего ожидать при средней плотности? Многие предполагают, что если плотность установлена на 50 процентов, то вероятность того, что огонь достигнет правого края леса, будет 50 процентов. Однако если мы попробуем это сделать, то увидим, что при 50-процентной плотности огонь не распространяется сильно. Если мы увеличим его до 57 процентов, огонь горит больше, но обычно все равно не достигает другой стороны леса. Однако если мы увеличим плотность до 61 процента, то есть всего на 2 процента больше, огонь неизбежно достигнет другой стороны. Это неожиданно. Мы ожидаем, что небольшое изменение плотности окажет относительно небольшое влияние на распространение огня. Но, как выясняется, модель Fire имеет «критический параметр» 59% плотности.

Модели для мастер-класса

примеры в категории "Модели"
 Description
Segregation (model)Модель сегрегации
Модель сегрегации Шеллинга
– это агент-ориентированная модель, которая иллюстрирует, как индивидуальные тенденции в отношении соседей могут привести к сегрегации. Модель особенно полезна для изучения жилищной сегрегации этнических групп, где агенты представляют домовладельцев, которые переселяются в город. В модели каждый агент принадлежит к одной из двух групп и стремится жить в районе, где доля "друзей" достаточно высока: выше определенного порогового значения F. В зависимости от F, для групп равного размера, модель проживания по Шеллингу сходится либо к полной интеграции (случайное распределение), либо к сегрегации.


 Description
Sugarscape modelSugarscape model (сахарная модель) - один из методов(моделей) разработки искусственного общества. Модель стала популярна благодаря известной работе «Growing Artificial Societies». Является одной из простых моделей и прекрасным инструментом для обсуждения и экспериментального исследования ряда научных вопросов. Имеется некоторая окружающая среда — сахарный ландшафт, где в двумерном пространстве разбросан сахар — где-то больше, где-то меньше; и туда же помещены агенты-жуки, которые ползают по сахарному ландшафту по простым правилам: агенту надо есть сахар, и он перемещается туда, где сахара больше. Так они двигаются, поедают сахар, который появляется в той или иной точке тоже по каким-то законам. Наблюдая за поведением агентов на экране мы видим то, что Джошуа Эпштейн и Роберт Акстелл определили как прото-историю или Proto-Narrative



 Description
Urban Suite - AwarenessМодель определяет теоретический уровень «осведомленности» человека в городской среде на основе случайного контакта человека с информационными центрами. В модели информационными центрами являются любые источники обмена позитивной информацией. В этой модели каждый человек обладает некоторой степенью «осведомленности», которая измеряется в «очках осведомленности». Существует дискретный набор «уровней» осознания, которых могут достичь люди. Человек может быть «неосведомленным» (0–5 баллов), «осведомленным» (5–10 баллов), «хорошо информированным» (10–15 баллов) или «активистом» (более 15 баллов). Чтобы обрести осознанность, человек либо бежит в центр, где получает пять очков осознанности; или находится под влиянием хорошо информированного человека. Если одно из этих событий не произойдет в течение заданного временного шага (tick), человек потеряет одно очко осведомлённости (вплоть до нуля). Когда человек становится активистом (15 точек осознания), формируется новый центр. Новые информационные центры окрашены в синий цвет, а первоначальные информационные центры - в зеленый. Если никто не вступает в контакт с центром в течение заданного времени (см. ползунок НЕИСПОЛЬЗОВАНИЕ-ОГРАНИЧЕНИЕ), центр исчезает из мира. Если какой-либо информационный/рекламный метод или место не приносит результатов, в конечном итоге он будет закрыт.



 Description
Urban Suite - Economic DisparityКогда в мире появляется новое место работы, оно случайным образом выбирает некоторое количество местоположений (управляемое ползунком КОЛИЧЕСТВО ИСПЫТАНИЙ) и выбирает то, которое имеет самую высокую цену (то есть стоимость земли). Поначалу это может показаться иррациональным, но в этой модели предполагается, что рабочие места перемещаются туда, где находится богатство. Если в определенной области денег больше, то есть более состоятельные люди, которые могут потратить эти деньги на товары и услуги. В этой модели есть два принципиально разных типа людей — «бедные» люди (показаны синим цветом) и «богатые» люди (показаны розовым цветом), и у них разные приоритеты. Оба типа людей желают располагаться недалеко от места работы. Однако богатые люди ищут место с хорошим качеством, не обращая внимания на цену, в то время как бедные люди ищут места с низкой ценой, не обращая внимания на качество.