predator_prey Predator-prey dynamics¶ 참조 : https://en.wikipedia.org/wiki/Lotka%E2%80%93Volterra_equations predator-prey 모델은 같이 살고 있는 생태계에서 제한된 자원을 놓고 포식자와 피식자간의 개체군 역학(population dynamics)을 시뮬레이션 한다.¶ 이 예제는 이종 행위자(혼합 행위자 기반 모델 (mixed agent based model))를 사용하여 모델을 개발하는 방법, 역학에서 공간적 특성의 통합, 하나의 gird 좌표에 여러 행위자(agent)가 허용되는 GridSpace의 사용법을 설명한다. 모델설명¶ 환경은 양(sheep), 늑대(wolf), 풀(grass)가 […]
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schoolyard Student Schoolyard Clique¶ Social networks with Graphs.jl 공간적 구조 보다 연결성이 중요한 경우 GraphSpace를 제공 참조 : Multiagent Simulation And the MASON Library – 13page 소셜네트워크를 통해 서로 상호작용하는 학생들이 있는 교내 모델링¶ 규칙 : 학생들은 무작위로 약간 돌아 다니며 학생들끼리 무리를 짓고 선생의 눈치를 보며 교내 중심에서 너무 멀리 벗어나지 않는다.¶ * `noise`
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flock Flocking¶ 참조 : http://www.red3d.com/cwr/boids/ flock model은 새들이 3개의 단순한 규칙에 따라 행동 할 때 무리짓기 행동(flocking behavior)이 창발하는 것을 설명한다. 규칙 1) Separation : 다른 새들과 충돌을 피하면서 최소거리를 유지한다. (분산) 2) Cohesion : 이웃한 새들의 평균 위치를 향해 날아 간다.(응집) 3) Alignment : 이웃한 새들의 평균 방향으로 날아 간다. (정렬) 소스 : https://github.com/mrchaos/julia_agents_examples
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