Тема: РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ЛОТКИ - ВОЛЬТЕРРА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА НА ОСНОВЕ КЛЕТОЧНОГО АВТОМАТА
Характеристики работы
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 6
1 Обзор литературы 8
2 Проектирование 10
2.1 Описание классической модели Лотки-Вольтерра 10
2.2 Генерация мира 11
2.3 Базовые правила поведения особей 14
2.3.1 Жертвы 14
2.3.2 Хищники 15
2.4 Правила имитационной модели 15
2.5 Эволюционная составляющая в форме генетического алгоритма 19
3 Реализация 22
3.1 Класс Plot 22
3.2 Классы Prey и Predator 26
3.3 Класс FieldCell 30
4 Анализ 32
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 40
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 41
📖 Введение
Идея реализуемой системы заключается в том, что модель взаимодействия двух видов типа «хищник-жертва», представленная авторами Лотка и Вольтерра независимо друг от друга, в виде дифференциальной зависимости, будет перенесена в формат имитационной модели, но для достижения нейтрального равновесия, то есть максимальной выживаемости как хищников, так и жертв, будет использован генетический алгоритм в рамках клеточного автомата.
Модель, разрабатываемая в рамках данной работы можно отнести к разделу биоинформатики. Главная цель биоинформатики — способствовать пониманию биологических процессов [1]. Текущие полные научные задачи очень сложные, поэтому в данной работе рассматриваются простые подходы для достижения главной цели. Решение задач биоинформатики продвигает совершенствование баз данных, алгоритмов, вычислительных и статистических методов и теории, что даёт человечеству возможности решения теоретических и практических проблем, возникающих при управлении и анализе биологических данных.
Биологическое моделирование является важной задачей системной и математической биологии. Вычислительные системы биологии нацелены на развитие и использование эффективных алгоритмов, структур данных, визуализации и средств коммуникации для компьютерного моделирования биологических систем. Это предполагает использование компьютерного симулирования биологических систем, включая как клеточные подсистемы (например, сети метаболитов и ферментов, которые содержат обмен веществ, сигнальные пути и генные регуляторные сети), так и анализ и визуализацию сложных соединений этих клеточных процессов. Искусственная жизнь или виртуальная эволюция пытается понять эволюционные процессы с помощью компьютерного моделирования простых форм жизни [2]. Имитационная модель, разрабатываемая в рамках данной выпускной квалификационной работы, использует эволюционные вычисления, созданные на базе генетического алгоритма на основе клеточного автомата. Результат будет достигаться за счёт механизмов скрещивания и естественного отбора.
Цель данной работы - разработать имитационную модель Лотки - Вольтерра с использованием генетического алгоритма на основе клеточного автомата.
Задачи, выполнение которых необходимо для достижения поставленной цели:
1. Спроектировать и разработать генерацию мира
2. Спроектировать и разработать базовые правила поведение особей
3. Спроектировать и разработать правила имитационной модели
4. Реализовать эволюционную составляющую имитационной модели в форме генетического алгоритма поведения особей
5. Проанализировать полученные результаты
✅ Заключение
Как показали эксперименты с имитационной моделью, достичь нейтрального равновесия, как в дифференциальной модели, очень сложно. Рано или поздно равновесие нарушиться и одна из популяций умрёт, однако в рамках разработанной системы особи могут существовать длительные периоды времени, и благодаря этому можно проанализировать некоторые аспекты их поведения и работоспособность применённых алгоритмов. Однако использование такого подхода к моделированию эволюции для биоинформатики не является оптимальным в данном виде, так как требуются доработки логики поведения.
Иначе говоря, поставленная цель и задачи выполнены.
Однако данная реализация является базовой. Это означает, что в дальнейшем имеется смысл доработки данной системы. Например, добавление новых видов территории, зависимости не только от еды, но и воды, а также учёт эмоционального состояния при принятии решения.





