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Modèle proie - prédateur

Modèle proie - prédateur. Olivier Cacciuttolo , Joris Harnetiaux , Lucas Jourdes , Zhou Ren. 14 mai 2013. Plan. Introduction au problème Explication du problème Approche itérative Modélisation FSP Approche concurrente Problèmes rencontrés Démonstration Résultats.

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Presentation Transcript

  1. Modèle proie - prédateur Olivier Cacciuttolo, Joris Harnetiaux, Lucas Jourdes, Zhou Ren 14 mai 2013

  2. Plan • Introduction au problème • Explication du problème • Approche itérative • Modélisation FSP • Approche concurrente • Problèmes rencontrés • Démonstration • Résultats

  3. Introduction au problème • Equations de Lotka-Volterra • « Décrire la dynamique des systèmes biologiques dans un environnement ou interagissent les proies et leurs prédateurs respectifs »

  4. Explication du problème : Taux croissance proies : Efficacité prédateur • Proies () • Taux de croissance constant • Interactions avec prédateurs • Evolution de la population

  5. Explication du problème : Taux croissance proies : Efficacité prédateur : Taux mortalité prédateurs : Energie apportée • Prédateurs () • Taux de mconstant • Interactionsavec proies • Evolution de la population

  6. Approche itérative • Repose sur composants POO2 • Adaptation aux coefficients probabilistes • Notion de déplacement dans un espace fini • Les animaux « vivent » au tour à tour • Parcours d’une liste • Simulation du comportement de l’animal

  7. Modélisation FSP POSITION_LOCK = (aquirePos->releasePos->POSITION_LOCK). MEET_LOCK = (look->lookAway->MEET_LOCK).

  8. Approche concurrente • Chaque animal devient un thread • Agissent sans contrainte de temps • synchronizedsur les accès aux objets partagés : • Liste des animaux • Matrice représentant leur habitat • Surveillance de l’état mortuaire de l’animal

  9. Problèmes rencontrés • FSP • Mise en place du parallélisme : • Reproduction des espèces • Déplacement des animaux • Famine • Capacité mémoire insuffisante

  10. Démonstration

  11. 2000 steps 100×100 = 10.000 cases ≈ 50 prédateurs ≈ 200 proies Proies : = 0,05 = 0,5 Prédateurs : = 0,03 = 0,2 Résultats

  12. 2000 steps 100×100 = 10.000 cases ≈ 50 prédateurs ≈ 200 proies Proies : = 0,2 = 0,5 Prédateurs : = 0,03 = 0,2 Résultats

  13. 2000 steps 100×100 = 10.000 cases ≈ 50 prédateurs ≈ 200 proies Proies : = 0,05 = 0,5 Prédateurs : = 0,03 = 0,05 Résultats

  14. 2000 steps 100×100 = 10.000 cases ≈ 50 prédateurs ≈ 200 proies Proies : = 0,05 = 0,5 Prédateurs : = 0,01 = 0,2 Résultats

  15. http://en.wikipedia.org/wiki/Lotka%E2%80%93Volterra_equation • http://agreg-maths.univ-rennes1.fr/documentation/docs/volterra.pdf • http://w3.bretagne.ens-cachan.fr/math/people/gregory.vial/files/cplts/volterra.pdf Références

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