NetLogo a modelování decentralizovaných systémů Radek Pelánek Modulární systém dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků JmK v přírodních vědách a informatice CZ.1.07/1.3.10/02.0024
NetLogo a modelování decentralizovanýchsystémů
Radek Pelánek
Modulární systém dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků JmKv přírodních vědách a informatice CZ.1.07/1.3.10/02.0024
Modelování: Ústřední myšlenka
Všechny modely jsou špatně.Některé modely jsou užitečné.(Připisováno autorům: George Box, Edwards Deming)
Všechny modely jsou špatně . . .
model:
vždy zjednodušením, abstrakcí reality(jinak by to nebyl model)nikdy nemůže být úplně dobře, vždy se něčím od reality liší
. . . Některé modely jsou užitečné.
užitečnost díky zjednodušeníUmění je lež, která nám pomáhá uvědomit si pravdu.(Picasso)Model je lež, která nám pomáhá pochopit realitu.
jen některé modely jsou užitečné
Příklad: Mapa
Příklad: Mapa
mapa = model prostorušpatně – neobsahuje všechny detaily, dochází u ní kezkreslením, . . .užitečná:
pochopení reality: mapa jako výuková pomůckaplánování akcí: kterou cestou se mám vydatusnadnění komunikace, sdílení myšlenek
(ne každá mapa je užitečná)
Příklady modelů
matematické a výpočetní modelyfyzické modely (dopravní prostředky, stavby, . . .)mapy, plány, návrhyfyzikální zákonykarikaturyhry (v přírodě, deskové, počítačové)metafory, analogie, mentální strategiepříběhy
Výpočetní modely
model = matematický zápis (např. soustava rovnic) neboprogramsimulace = chování modelu = řešení rovnic, spuštěníprogramuabstraktní – pouze symbolické entity (čísla, řetězce někdev paměti), srovnej fyzické modelykonkrétní – počítač je velmi tupý . . . nutný přesný zápisinstrukcí, srovnej mentální modely
Účel výpočetních modelů a simulací
1 porozumění, objevování, formalizace a testování hypotézorganizace mraveniště, dynamika sociální skupiny,fungování buňky
2 předpovídánípočasí, odhad spotřeby, vývoj cen, doprava
3 návrh systémů, zkoušení zásahů do systému „na nečistoÿtechnické obory
4 učení, trénink, zábavavýuka, letecké simulátory, SimCity
Simulace jako třetí cesta vědy
Teorie Simulace ExperimentDedukce Indukcemodely modely realita
malé problémy středně velké velké systémyexaktní zejména popisné popisné
Zpětná vazba
Zpětná vazbaProces, při kterém je část výstupu systému současně vstupempro další činnost tohoto systému.
Zpětnovazební cyklus
uzavřený cyklus příčin a následkůpříčiny v jedné části systému způsobují následky, kterézpůsobují změny v původních příčinách
Pozitivní zpětná vazba
změna v jedné složce ⇒ zvětšení této změnyderegulační charakter, vyvádí systém pryč z rovnováhymůže vést ke vzniku nových struktur
Pozitivní zpětná vazba: příklady
míček na kopcinádorepidemieformace měst (počet lidí - atraktivita místa)vztahy mezi lidmidominance na trhupeníze - úroky, resp. dluhy - úroky (bohatší se stávajíbohatšími, chudší chudšími)eroze
Pozitivní zpětná vazba: příklady
jaderná explozevědomosti - snadnost učenívědecké práce: známost - množství citacípopularita - zájem médiífotbal: úspěšnost klubu - sponzořiplocha ledovců - albedo planetyWe shape our buildings; thereafter they shape us. (W.Churchill)Tomu, kdo má, totiž bude dáno, a tomu, kdo nemá, budevzato i to, co má. (Mk 4:25)
Negativní zpětná vazba
změna ⇒ zmenšení této změnyregulační charakter, udržuje systém v rovnováze
Negativní zpětná vazba: příklady
míček v miscetermostatřízení auta, balancování na kládě (výchylka - korekce)cena - poptávkavelikost populace (počet jedinců - množství jídla)pracovní místa - zájemvědomosti - zapomínánímnožství CO2 ve vzduchu - rychlost růstu rostlin
Nástroj NetLogo
http://ccl.northwestern.edu/netlogo/
modelování pomocí agentůvolně dostupnýrozsáhlá sbírka zajímavých modelůsnadná tvorba vlastních modelůk dispozici česká dokumentacehttp://www.robotomie.cz/robodownload.php?q=netlogo
Decentralizované systémy
systémy, které nemají centralizované řízenísebe-organizující se, řád (pokyny) nepřichází zvnějškuřízení založeno na lokálních interakcích mezi jednotlivýmiagenty
Mravenci
jeden z nejúspěšnějších živočišných druhůoblíbený předmět pro studium decentralizovaných systémůmraveniště jako celek mají „inteligenciÿ, „osobnostÿemergence – tyto vlastnosti nemají žádný odraz vjednotlivých mravencích (srovnej s neurony a mozkem)
http://www.youtube.com/watch?v=A042J0IDQK4
Mravenci: inteligence
pokusy v laboratoři, omezená plochaumístění hřbitova, skládky: maximalizace vzdálenostíhledání nejkratších cest k potravěmraveniště jako celek řeší netriviální matematické úlohy
Mravenci: osobnost mraveniště
jednotliví mravenci žijí krátkou dobu, mraveniště jakocelek přežívá dlouhos věkem se mění charakter mraveniště (agresivní,dobyvačné → klidné, ustálené)průměrný věk mravenců je stále přibližně stejný
Mravenci: model
prostředí: mraveniště + zdroje jídlapravidla:
mravenci se pohybují náhodně po prostorunajdou jídlo ⇒ cestou zpět do mraveniště vypouštíferomonhledání ⇒ upřednostňují místa s vyšší koncentracíferomonu
Termiti
prostředí: rozházené kusy dřívekpravidla:
termiti chodí náhodně po prostorukdyž termit narazí na dřívko:
pokud zrovna nic nenese, tak dřívko zvednepokud zrovna něco nese, tak dřívko položí a jde pryč
Hlenka (slime mold)
Hlenka (slime mold)
dva módy chování:hodně potravy ∼ mnoho samostatných jednobuněčnýchorganismůmálo potravy ∼ shlukne se a vytvoří jedenmnohobuněčný organismus
jak se shlukuje? látka cAMPhypotéza pacemaker cells
http://www.youtube.com/watch?v=bkVhLJLG7ughttp://www.youtube.com/watch?v=leKI3Cv9YYw
Model hlenky
abstraktní model shlukování buněk hlenkypravidla:
náhodný pohybbuňky při pohybu vylučují feromonpři pohybu upřednostňují místa s vyšším výskytemferomonu
zpětné vazby:pozitivní: víc buněk, víc feromonunegativní: větší shluky, méně volných buněk
Hejno (boids)
Boids: poznámky
velmi známý modelmnoho rozšířenípočítačová grafikahttp://www.red3d.com/cwr/boids/
http://www.youtube.com/watch?v=rN8DzlgMt3M – rozšířenáverze
Dopravní zácpa
model decentralizovaného vzniku dopravní zácpyauta jedou po silnici, snaží se udržovat si drobný odstupod toho před sebou, ale jinak co nejrychlejichování:
při dostatečné hustotě aut se vytváří zácpa (i bez vnějšípříčiny)pomalu se „pohybujeÿ proti směru pohybu aut
Požár
šíření požáru v leseilustrace fázového přechodu
mírná změna parametru – prudká změna chování
Eroze
Vzory v přírodě
Model
Model – princip
Hra Život
čtverečkovaná síť buněk, sousedi se počítají i diagonálněkaždá buňka v jednom ze dvou stavů: živá, mrtváhraje se na kolapokud je buňka živá:
méně než dva sousedi ⇒ umírá na osamělostvíce jak tři sousedi ⇒ umírá na přehuštěnídva/tři sousedi ⇒ přežívá
pokud je buňka mrtvá:právě tři sousedi ⇒ ožívájinak zůstává mrtvá
Základní poselství
Jednoduchá pravidla mohou vést ke složitémuchování.
Proč „Životÿ?
Je pravděpodobné, že kdybychom poskytly dostatek času aprostoru, tak by se z náhodného počátečního stavu vyvinuly podostatečně dlouhém čase inteligentní, sebe-reprodukujícíbytosti a osídlili by část prostoru. (J. H. Conway)
Hra má schopnost z náhodného stavu vytvářet pravidelné azajímavé struktury (srovnej primordial soup).
Stabilní konfigurace
Periodické konfigurace
Pohybující se konfigurace
Shrnutí
výpočetní modelování – aplikace informatiky v mnohaoblastechdecentralizované systémy, zpětné vazbynástroj NetLogo