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comportement émergent

  • Une simulation écologique interactive basée sur des agents utilisant Mesa pour modéliser la dynamique des populations prédateur-proie avec visualisation et contrôles de paramètres.
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    Qu'est-ce que Mesa Predator-Prey Model ?
    Le modèle prédateur-proie Mesa est une implémentation open-source en Python du système classique Lotka-Volterra, construit sur le framework de modélisation par agents Mesa. Il simule des agents individuels de prédateurs et de proies se déplaçant et interagissant sur une grille où la proie se reproduit et le prédateur chasse pour survivre. Les utilisateurs peuvent configurer les populations initiales, les probabilités de reproduction, la consommation d’énergie et d’autres paramètres environnementaux via une interface web. La simulation offre des visualisations en temps réel, y compris des cartes thermiques et des courbes de population, ainsi que des journaux de données pour l’analyse post-mise en route. Chercheurs, éducateurs et étudiants peuvent étendre le modèle en personnalisant les comportements des agents, en ajoutant de nouvelles espèces ou en intégrant des règles écologiques complexes. Le projet est conçu pour la facilité d’utilisation, la prototypage rapide et les démonstrations éducatives de la dynamique écologique émergente.
    Fonctionnalités principales de Mesa Predator-Prey Model
    • Simulation par agents de prédateurs et de proies
    • Visualisation en temps réel du grille
    • Paramètres écologiques ajustables
    • Enregistrement et exportation des données
    • Comportements des agents personnalisables
  • Un simulateur d'intelligence collective personnalisable démontrant le comportement d'agents comme l'alignement, la cohésion et la séparation en temps réel.
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    Qu'est-ce que Swarm Simulator ?
    Le Swarm Simulator offre un environnement personnalisable pour des expériences multi-agents en temps réel. Les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres clés – alignement, cohésion, séparation – et observer la dynamique émergente sur un canvas visuel. Il prend en charge des curseurs d'interface utilisateur interactifs, la modification dynamique du nombre d'agents, et l'exportation des données pour analyse. Idéal pour des démonstrations éducatives, des prototypes de recherche ou des explorations amateurs des principes de l'intelligence collective.
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