Поле цифровой дидактики - Вклад [ru]

Ethnocentrism (model)

2025-12-26T07:04:08Z

Yakov:

{{Model
|Description=Модель "Ethnocentrism" (Этноцентризм) разработана Робертом Акселродом и Россом А. Хэммондом. Она демонстрирует, как этноцентрическое поведение — то есть предпочтение своей группе перед другими — может эволюционировать даже в условиях, когда изначально нет никаких различий между агентами и нет способа определить, кто к какой группе относится.
В этой модели агенты конкурируют за ограниченное пространство, взаимодействуя друг с другом по принципу дилеммы заключенного. Эволюция происходит через механизм наследования стратегий (генетического или культурного).
|Field_of_knowledge=Социология
|Website=https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Social%20Science/Ethnocentrism.nlogox
|Inventor=Robert Axelrod, Ross A. Hammond
|Environment=NetLogo
|KeyDescripions=1. Количество этноцентричных
2. Количество альтруистов

3. Количество эгоистов

4. Количество космополитов
|Student-created=Нет
}}
=== Описание модели ===
Модель самопроизвольного формирования стаи — агентно-ориентированная модель по Рейнольдсу (1987), показывающая, как сложные коллективные паттерны возникают без вожаков: каждый агент следует трём простым правилам — выравниванию (движение в направлении соседей), разделению (избегание столкновений) и сплочённости (стремление к центру группы). Правило разделения имеет приоритет, отменяя остальные при риске столкновения. Направление меняется по этим правилам, скорость остаётся постоянной. Модель применима к птицам, рыбам, насекомым и другим формам группового поведения.

== Эксперимент 2: Влияние дальности обзора (vision) на размер и количество стай ==
=== Гипотеза ===
Дальность обзора (vision) является ключевым фактором, определяющим масштаб самоорганизации. При малом vision агенты взаимодействуют только с ближайшими соседями, что приводит к формированию множества мелких, локально упорядоченных стай. С увеличением vision информация о направлении и положении соседей распространяется дальше, что позволяет сформироваться одной крупной глобальной стае.

{{#widget:Google Spreadsheet
|key=e/2PACX-1vSoDkyENyKs5ewD4Vd9G4_SwF7RQDNnNGdavA7Cv4zNXFdU_EbgLiFgKMNxfUbYKLFcDoK1eK21aw5t
|width=800
|height=400
}}
https://docs.google.com/spreadsheets/d/11llgZhWIFs9NyiqzLolcKrxHxnisIoQLOWT6sUU4OZI/edit?usp=sharing

'''Цель эксперимента:''' Исследовать, как дальность обзора (vision) влияет на макроскопические характеристики самоорганизации:

*'''Упорядоченность (order)''' — насколько синхронно движутся все агенты (0 = хаос, 1 = полная согласованность);
*'''Количество стай (num-swarms)''' — число отдельных, не связанных групп;
*'''Размер наибольшей стаи (max-swarm-size)''' — сколько агентов в самой крупной группе.
Мы хотим понять: при каких значениях vision система переходит от множества мелких стай к единой глобальной стае

=== Настройки NetLogo ===
Для получения датасета модель Flocking была загружена в NetLogo Desktop. Были добавлены три глобальные переменные (order, num-swarms, max-swarm-size) для автоматического измерения ключевых метрик.

Эксперимент проводился при пяти значениях vision: 2, 3, 5, 7, 10, при фиксированных параметрах:
population = 300,
minimum-separation = 1,
max-align-turn = 5,
max-cohere-turn = 3,
max-separate-turn = 1.5.

Каждый прогон длился 300 тиков (времени, достаточного для стабилизации системы). Для каждого значения vision выполнено 5 независимых запусков (с разным случайным начальным положением птиц). Данные усреднены по повторам.
===== Таблица усредненных значений =====
{{#widget:Google Spreadsheet
|key=e/2PACX-1vTec7A-EeRfVBtHbVY9H4oynyixieO5SNZZIQYnvrlHjgBlB_QQ_OiWwIhtIEZE-tsfLSedA9NWC_VZ
|width=800
|height=400
}}
[[Файл:Снимок экрана 2025-12-26 044821.png|400px]]
[[Файл:Снимок экрана 2025-12-26 045054.png|400px]]

=== Анализ результатов (Шаг 1–5) ===

На каждом шаге приведены усреднённые по 5 запускам значения метрик на 300-м тике.

*'''Ось X''': значение параметра vision (2 → 10).
*'''Ось Y (слева)''': средняя упорядоченность (order).
*'''Ось Y (справа)''': среднее количество стай (num-swarms).
*'''Синие столбцы''': размер наибольшей стаи (max-swarm-size).
==== Шаг 1 эксперимента (vision = 2) ====

'''Упорядоченность (order)''': низкая — 0.42

'''Количество стай (num-swarms)''': 96.4

'''Размер наибольшей стаи''': 19 птиц

'''Вывод для Шага 1''': при очень ограниченном радиусе обзора птицы взаимодействуют только с ближайшими соседями. Система фрагментирована: образуется множество мелких стай (в среднем по 19 птиц). Глобальная координация отсутствует — каждая стая летит в своём направлении, поэтому order низкий.

==== Шаг 2 эксперимента (vision = 3) ====

'''Упорядоченность (order)''': высокая — 0.85

'''Количество стай (num-swarms)''': 23.6

'''Размер наибольшей стаи''': 101 птицы

'''Вывод для Шага 2''': увеличение vision до 3 расширяет зону взаимодействия. Стаи становятся крупнее, их количество снижается. Наибольшая стая теперь содержит ~100 птиц и демонстрирует устойчивое направление. Упорядоченность растёт, система начинает переходить к глобальной координации.
Упорядоченность (order): очень высокая — 0.96

Количество стай (num-swarms): 4.2

Размер наибольшей стаи: 182 птицы

Вывод для Шага 3: при vision = 5 система проходит фазовый переход. Формируется одна доминирующая стая, включающая ~60% популяции. Остальные птицы либо летят поодиночке, либо в мелких группах. Глобальная координация становится возможной — order резко возрастает.

Шаг 4 эксперимента (vision = 7)
Упорядоченность (order): почти идеальная — 0.98

Количество стай (num-swarms): 1.6

Размер наибольшей стаи: 281 птицы

Вывод для Шага 4: при vision = 7 почти вся популяция сливается в одну стаю. Оставшиеся 1–2 птицы — временные «отщепенцы», которые быстро присоединяются к основной группе. Движение становится почти идеально синхронизированным (order > 0.97).

Шаг 5 эксперимента (vision = 10)
Упорядоченность (order): очень высокая — 0.96

Количество стай (num-swarms): 1.4

Размер наибольшей стаи: 248 птицы

Вывод для Шага 5: при максимальном vision = 10 система достигает состояния глобального порядка. Формируется единая стая из почти всех агентов (~250 из 300). Отклонения минимальны, хаотичное поведение отсутствует. vision = 10 эквивалентен «глобальному взаимодействию» — каждый агент «видит» почти всю популяцию.

Главный вывод
Гипотеза полностью подтверждена. Дальность обзора (vision) напрямую определяет масштаб самоорганизации в системе:

При низком vision (2–3) система остаётся локальной: множество мелких стай, низкий order. При среднем vision (5) происходит фазовый переход к глобальной координации. При высоком vision (7–10) система достигает единого, устойчивого порядка. Это демонстрирует, что vision — это параметр глобальной связности. Он определяет, насколько далеко распространяется «социальная информация» о направлении движения. Без достаточного радиуса обзора глобальный порядок невозможен.

Заключение
Модель Flocking демонстрирует, что сложное, координированное поведение может возникать без лидера и без централизованного управления — достаточно трёх простых правил и достаточной дальности взаимодействия. Параметр vision выступает как «кнопка глобальности»: при его увеличении система переходит от хаоса к порядку через критический порог (vision ≈ 5). Это прекрасная иллюстрация эмерджентности — появления глобальных свойств из локальных взаимодействий. подходит ли это к моим графикам?

Ethnocentrism (model)

2025-12-26T06:05:00Z

Yakov:

Участник:Yakov

2025-12-25T11:02:05Z

Yakov:

{{UserMGPU
|Field_of_knowledge=Лингвистика, Иностранный язык
|Profile=Информатика, Английский язык
|PedDirection=Да
|Working_On=Ethnocentrism (model)
}}
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНФА-241]]

Участник:Yakov

2025-09-19T08:12:44Z

Yakov:

{{UserMGPU
|Field_of_knowledge=Лингвистика, Иностранный язык
|Profile=Информатика, Английский язык
|PedDirection=Да
}}
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНФА-241]]

Участник:Yakov

2025-09-19T08:12:27Z

Yakov:

{{UserMGPU
|Field_of_knowledge=Лингвистика, Иностранный язык
|Profile=Информатика, Английский язык
|PedDirection=Нет
}}
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНФА-241]]

Обсуждение участника:Yakov

2025-09-19T07:49:50Z

Yakov: Новая страница: «Категория:UserMGPU Категория:ИНФА-241»

[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНФА-241]]