Обсуждение:Segregation (model)

Актуальность

В процессе исследования модели Segregation было также установлено несколько фактов, которые могут быть полезны при работе с моделями и большим объёмом данных, поэтому этот раздел будет полезен всем, кто как-либо связан с этими понятиями.

Объём и полнота исследования

Это исследование - отнюдь не самое исчерпывающее: параметр плотности населения был постоянной с 50%, а переменная "% similar wanted", который предлагается в рамках исследования называть процентом нетолерантности, менялась. Для полного исследования необходимо было бы запустить модель в разных комбинациях плотности и нетолерантности с маленьким шагом (5%, к примеру) несколько десятков раз. К примеру, пока я настраивал модель и экспериментировал с параметрами и многопоточностью (8-16 одновременных симуляций на устройстве), я понял, что модель при средней плотности 60-90% перестаёт находить удобные расам варианты на стыке 75 и 76%. При 75% модели достаточно нескольких сотен тиков в зависимости от плотности, а при 76% плотности количество тиков было от 4000-60000. Проводились тестовые 12 запусков, и лишь несколько из них к 60000 тикам закончили работу, что показывает - после 76% всё зависит от вероятности и одной неправильной комбинации может быть достаточно, чтобы увеличить количество тиков в несколько раз, ведь собирать расы группами и расселять их нужно заново. Каждый новый вариант при постоянной плотности 50% и варьирующейся нетолерантности запускался лишь 1 раз и останавливался в районе ~2000 тиков, если модель не завершала свою работу, но общую картину составить представляется возможным.

Основная часть (50% плотности расселения)

Вашему вниманию предлагается пробный вариант того, как следует исследовать модель экспериментальным способом. Подобное поведение масштабируемо в количественном и качественном планах - большее количество запусков симуляций означает, что данные по этой комбинации переменных будут точнее, а исследование при разных параметрах позволит исследовать модель полностью. Пока все модели запускались лишь один раз, стоит перед чтением описания работы модели при определённых вводных, кроме 0% similar wanted, проговаривать "конкретно в нашем случае", ведь при множестве запусков одной и той же модели она выдаст совершенно разное, к примеру, количество тиков, за которые она справилась с получением желаемого результата. Также в процессе чтения рекомендуется проверять имеющиеся результаты, чтобы видеть, к примеру, корреляцию процента довольных и количества недовольных людей.

После запуска модель никак не меняется и график, на первый взгляд остаётся пустым, однако мы видим одну точку на координатах (0,~50) Таблица показывает, что значение процентов равно ~48,13%.

Модель закончила работу за 4 шага, в процессе работы процент довольных(similar - одинаковых) рос от ~49% до 54%. Можно увидеть, что две расы за 4 шага сформировали маленькие группы, из-за чего эти пятнышки начинают казаться ярче, а легкое изменение угла графика процента довольных коррелирует с графиком числа несчастливых - в месте перелома их количество перестаёт резко падать.

Модель достигла поставленного процента за 9 шагов, в процессе две расы сформировались в две чуть более кучные группы и пустот в виде "пятен" становится больше. График процента довольных принимает ещё более непрямой вид - излом после первого шага виден даже в сырых данных - первый скачок процентов: 6, далее меньше.

Модель проработала и достигла цели за 10 шагов, при этом процент довольных рос от 50 до 77. В модели всё чётче начинают просматриваться большие группы, в которые объединяются расы, а излом графика потихоньку превращается в дугу, но одно неизменно - уменьшение резкости роста процента довольных соответствует уменьшению резкого спада недовольных.

Модель завершила работу, потратив в 2,5 раза больше времени - 25 тиков. Рост шёл от 50 до 82 процентов. Дуга на графике всё более выражена, а группы, в которые соединяются расы, всё чётче, ведь соединяясь они оставляют всё больше свободного места между собой.

Модель закончила работу за 17 шагов, идя от 49% одинаковых поблизости точек до ~90%. В таблице можно увидеть, что наибольший рост происходит в первые шаги модели: 13%, 10%, 5% и меньше, а на шагах 13-15 включительно она и вовсе не могла добиться роста одинаковых точек.

Для выполнения поставленной задачи в распределении точек модели понадобилось 32 шага. В таблице значений можем увидеть, что ближе к концу значения модели периодически стоят на месте или падают (тики 22-29). Точки распределяются во всё более крупные группы, а на графике виден более резкий рост, ккоторый, как и количество несчастливых, после первой трети тиков перестаёт быть резким.

Модель справилась за 49 тиков. Обратите внимание на значения графика с 31 тика по последний - график то растёт, то убывает в десятых и сотых долях, то стоит на месте, однако в долгосрочной перспективе, стоит отметить, что модели иногда необходимо "откатиться" назад, чтобы расставить все точки как надо и прийти к нужному результату. Группы точек всё больше, как и расстояние между ними. Можно увидеть одинокие точки, однако их состояние не противоречит модели - самое главное, чтобы рядом с ней не оказалось точки другого цвета. График процентов уже больше половины растёт прямопропорционально тикам, также - по прямой - уменьшается количество несчастливых.

Начиная с этого процента, как говорилось ранее, уже не всегда модель может сгруппировать расы. Однако из-за большого количества пустого места (50%), модели просто нужно больше времени. Здесь мы видим существенные различия с 70% моделью. Группы рас - небольшие по количеству, но большие по площади. Есть всё больше одиноких точек. Модели потребовалось 382 тика, чтобы распределить всех и закончить свою работу. Здесь график перестаёт выглядеть как дуга и может иметь несколько точек, в которых он резко возрастает, а далее колеблется до следующего резкого роста.

С этого момента модель при 50% плотности не может найти положения, в котором все точки могут сгруппироваться, поэтому график построен на основе ~2000 тиков, чтобы показать общую картину. Вполне вероятно, что при более долгой работе модели она сможет найти необходимый вариант расселения, но в нашем случае у неё это не получилось. Это зависит от нескольких факторов - большой объём свободного места, то есть больше вариантов, при которых можно не группировать точки, и слишком большая требовательность к точкам вокруг. Это заставляет модель бесконечно перебирать варианты. График представляет собой прямую линию шириной 7%, ведь выше 55 процентов количество довольных не поднималось и довольно часто падало.

100% similar wanted.

Процент также колебался между 48 и 55, а график представляет собой прямую линию, что показывает - модель одинаково не может справиться с расселением групп при слишком большой нетолерантности населения.