Assignment SS 2023/2024/cs

Simulácia hasenia požiarov na austrálskej pevnine

Popis

Simulácia hasenia požiarov na austrálskej pevnine sa zameriava na modelovanie a analýzu rôznych metód a stratégií boja proti lesným požiarom v podmienkach Austrálie. Táto simulácia využíva realistické dáta o type vegetácie, teréne, meteorologických podmienkach na efektívne plánovanie a vykonanie hasenia požiarov. Model zahŕňa dynamiku a správanie požiarov, reakciu hasiacich tímov, logistiku zásobovania vodou a chemickými retardérmi(spomaľovač horenia), a ich účinok na obmedzenie šírenia požiaru.

Cíl

Hlavným cieľom simulácie hasenia požiarov je optimalizovať stratégie a zdroje používané na boj proti požiarom - zistiť aká kombinácia jednotlivých použitých techník na zvládanie požiarov je účinná.

Užitečnost

-fektívne nasadenie zdrojov -tréning a príprava - simulované scenáre poskytujú cenné tréningové prostredie pre hasičov a záchranné tímy, umožňujúce im testovať rôzne taktiky -účinnosť hasenia - umožňuje analyzovať a porovnať účinnosť rôznych hasiacich techník a materiálov

Metoda a způsob simulace

Agentná simulácia NetLogo

Proměnné

-dostupná zásoba vody -aplikácia chemických retardérov - typ a množstvo -doba reakcia hasičov -existencia protipožiarnych bariér -dostupnosť leteckej techniky -prístupnosť terénu

Náhodné proměnné

-vlhkosť vzduchu -intenzita dažďa -rýchlosť vetra -teplota

Použita data pro nastavení simulace

Copernicus Global Land Service[1] Australian Bureau of Meteorology[2] Geoscience Australia[3] Global Fire Data[4] Wildfires: An Australian Perspective[5]

Ravm01 (talk) 19:28, 10 May 2024 (CET)

Schváleno Tomáš (talk) 20:15, 17 May 2024 (CET)

Simulacia urgentneho prijmu v nemocnici

Popis

Simulacia urgentneho prijmu v nemocnici, kde pacienti pocas dna prichadzaju v roznych casoch s roznou zavaznostou ochorenia. Pacienta najprv prijme sestra a nasledne vysetri lekar. Po vysetreni je pacient bud prepusteny alebo hospitalizovany. Myslienkou je vytvorit zjednoduseny model nemocnice s urcitou kapacitou a pozorovat ako pocet lekarov a sestier, pocet miestnosti na vysetrenie a algoritmus pre „triedenie“ / prioritizaciu pacientov na urgentnom prijme ovplyvnuje zaplnenie dostupnych lozok.

Cíl

Zistenie optimalneho poctu lekarov, sestier a miestnosti pre modelovanu nemocnicu. Testovanie roznych strategii prioritizacie pacientov.

Užitečnost

Simulacie oddeleni v nemocnici su uzitocne pre riesenie roznych problemov, napr.:

• Alokacia zdrojov

• Optimalizacia toku pacientov

• Redukcia cakania na vysetrenie a dlzky hospitalizacie

Metoda a způsob simulace

Diskretna simulacia v NetLogo alebo AnyLogic (necham si poradit)

Proměnné

• Kapacita nemocnice

• Pocet osetrujcich lekarov

• Pocet zdravotnych sestier

• Pocet miestnosti na vysetrenie

Náhodné proměnné

• Stav pacienta

• Dlzka vysetrenia

• Vysledok vysetrenia

• Prichod pacientov

• Odchod pacientov

Použita data pro nastavení simulace

Data pre konkretne zariadenia su limitovane. Cerpat je mozne z celkovych statistik zdravotnickych zariadeni v CR/SR a z existujucich studii.

Narodne Centrum Zdravotnickych Informacii, [6]

Ustav Zdravotnickych Informaci a Statistiky CR, [7]

Modeling and simulation of patient flow at the emergency services: Case of Al-Zahraa Hospital University Medical Center in Lebanon, [8]

Sekp02 (talk) 11:40, 9 May 2024 (CET)

Je to typická diskrétní simulace, takže kdyžtak NetLogo. Problém je ale v těch datech. Jak správně píšete, budou se shromažďovat obtížně. Pokud nemáte přístup k datům z nějakého konkrétního zdravotnického zařízení, doporučuji zvážit jiné téma. Tomáš (talk) 20:18, 17 May 2024 (CET)

Simulace tornáda ve venkovské oblasti

Popis

Jedná se o simulaci tornáda ve venkovské oblasti, kde může tornádo zasáhnout domy, farmy a další infrastrukturu. Obyvatelé oblasti jsou vystaveni riziku ničivých škod a je nutné zkoumat strategie předcházení a zvládání následků této katastrofy. Obyvatelé budou mít také možnost úniku do několika bunkrů.

Cíl

Cílem modelu je porozumět dopadům tornáda na venkovskou oblast a zjistit, jaká opatření mohou minimalizovat škody a zvýšit podíl přeživších. Důraz je kladen na analýzu evakuace a výstrahy.

Užitečnost

Model tornáda je užitečný pro studium a testování různých strategií řízení rizik spojených s tornády. Poskytuje prostředek pro zkoumání účinnosti evakuace, plánování obnovy a analýzu dopadů tornáda na obyvatelstvo a infrastrukturu venkovské oblasti.

Metoda a způsob simulace

Simulace je založena na agentově založeném modelu, kde každý agent představuje jednotlivého obyvatele nebo budovu v oblasti. Tornádo je modelováno jako pohybující se entita, která může způsobit škody na okolním prostředí. Interakce mezi tornádem a agenty jsou simulovány na základě pravděpodobnostních modelů. Jako nástroj pro simulaci využiji NetLogo.

Proměnné

• Typy budov a infrastruktura v oblasti

• Hustota obyvatelstva

• Rychlost a velikost tornáda

• Doba výstrahy a reakce obyvatel

Náhodné proměnné

• Umístění vzniku tornáda

• Intenzita a směr pohybu tornáda

• Reakce obyvatel na varování a evakuaci

• Škody způsobené tornádem na konkrétních místech

Použita data pro nastavení simulace

Studie od Daan Liang, Zhen Cong a Guofeng Cao https://journals.ametsoc.org/view/journals/wcas/14/2/WCAS-D-21-0089.1.xml

Javf00 (talk) 12:43, 8 May 2024 (CET)

Bude třeba, abyste si prostudoval o dynamice tornád více zdrojů. Schváleno. Tomáš (talk) 17:34, 10 May 2024 (CET)

Simulácia evolúcie neurónovej siete, ktorej cieľom je naučiť sa hrať klasickú hru Snake

Popis

Práca bude simulovať evolúciu agentov, ktorí sa budú snažiť naučiť hrať klasickú hru Snake. Každý agent bude predstavovaný neurálnou sieťou, ktorá na základe aktuálneho stavu hry rozhodne ako ďalej pokračovať. Cieľom práce bude zistiť najvhodnejšie parametre pre vývoj agentov.

Prostredie

Pre simuláciu evolúcie bude potrebné simulovať viacero generácií E a v každej generácii bude populácia agentov o veľkosti N. Každý agent bude hrať samostatnú inštanciu hry Snake. Po odohraní hier agentov v danej generácii sa vypočíta fitness (skóre) najlepšieho agenta. Podľa fitness sa vyberú jedinci pre ďalšiu generáciu (podľa miery elitizmu e). Ďalej sa generácia doplní novo vytvorenými agentami (potomkami), ktorí vzniknú krížením dvoch náhodne vybratých agentov. Potomkovia budú ešte zmutovaný podľa miery mutácie m. Ďalej bude pokračovať ďalšia novo vytvorená generácia.

Agenti

Každý agent bude pozostávať z neurónovej siete. Agent bude "vidieť" do ômych smerov (hore, dole, vľavo, vpravo, vpravo-hore, vpravo-dole, vľavo-dole, vľavo-hore) od hlavy hada. Pre každý smer uvidí vzdialenosť k stene, vzdialenosť k jablku (ak ho v daný smer vidí) a vzdialenosť ku svojemu chvostu (ak ho v daný smer vidí). Čiže na vstupnej vrstve bude mať 24 neurónov (8 smerov x 3 indikátory) + 4 neuróny predstavujúce smer do ktorého ide hlava hada. Celkovo 28 neurónov. Počet skrytých vrstiev a neurónov v nich môže byť cieľom skúmania práce. Váhy väzieb medzi neurónami budú z počiatku náhodné z uniformného rozdelenia, následne budú menené mutáciami agentov. Na výstupe neurónovej siete bude smer akým sa má had ďalej uberať, čiže 4 neuróny pre Hore, Dole, Vľavo, Vpravo.

Cieľ

Cieľom práce bude zistiť najvhodnejšie parametre pre vývoj agentov. S evolučným algoritmom mám skúsenosti - riešil som ním 3SAT problém a preto viem že výpočty môžu zabrať značnú dobu. Preto by som určil niektoré parametre, ktoré budú pevné a niektoré, ktoré budú cieľom skúmania. Tu mám 3 možnosti, ktoré by ma zaujímali. V každom prípade bude pevný parameter N (počet jedincov v populácii) a E počet generácií. Prvá možnosť by malá pevný počet skrytých vrstiev agentov s pevným počtom neurónov v nich a menila by sa miera mutácie a miera elitizmu. Druhá možnosť je podobná prvej, no počet skrytých vrstiev a neurónov v nich by sa s mutáciami agentov mohol meniť (čo je vlastne len zťaženie možnosti 1, ale asi sa to viac podobá skutočnej evolúcii). Tretia možnosť je, že miera mutácie a elitizmus budú pevné parametre a manuálne sa bude meniť počet vrstiev a neurónov (čo teraz ako to píšem sa mi úplne nezdá - malo by to hrozne veľa možností a ani sa to tak veľmi nepodobá evolúcii). V každom prípade budem porovnávať výsledky, ktoré agenti dosiahli za E generacií (najlepšie skóre, priemerné skóre, smerodajnú odchylku).

(Môj osobný cieľ bude, aby agent dosiahol aspoň 10 bodov a pritom, aby bolo vidno, že to nebola náhoda :D )

Nástroje

Python s knižnicou numpy pre prácu s maticami váh, knižnicou matplotlib pre grafické znázornenie výsledkov populácií a knižnicou tkinter pre zobrazenie hier (zobrazenie je to najmenej podstatné a pritom to najlepšie :D).

Autor

Stem45 (talk) 10:18, 1 May 2024 (CET)

Je to poměrně ambiciózní, ale slibuje to zajímavé výsledky, tak to zkusme. Schváleno. Tomáš (talk) 17:35, 10 May 2024 (CET)

Simulace přestupu na stanici metra Můstek

Popis

Simulovat chci přestup z linky A na linku B a naopak. Jelikož se jedná o jednu z nejvytíženějších stanic metra v Praze zaměřím se na dobu, ve které je stanice nejvíce zatížená. Zkoumat se budou oba směry příjezdu. Simulace nebude uvažovat cestující kteří chtějí z metra vystoupit.

Cíl

Výsledkem simulace by mělo být nalezení optimální cesty pro přechod z linky A na linku B a naopak. Optimální cesta bude zahrnovat i výstup z vagonu, tedy bude záležet ze kterého vagonu agent vystoupí. Optimálnost cesty se bude měřit podle:

1. Uražené vzdálenosti

2. Průměrném času

Užitečnost

Tato simulace poskytne jednoduchou a přímočarou odpověď do kterého vagonu nasednout a kterou cestou se vydat chceme-li co nejrychleji přestoupit na linku B či A a stihli tak navazující spoj.

Metoda a způsob simulace

Pro simulaci tohoto druhu budu volit agentní simulaci, kde agenti budou cestující metra. Jako nastroj pro simulaci využiji NetLogo.

Proměnné

• Příjezd metra

• Počet pasažérů

• Rychlost cestujícího

• Zvolena trasa přestupu

Náhodné proměnné

Vše až na “Příjezd metra”. Zbytek bude náhodně z intervalu získaného z dat nebo náhodným výběrem z několika možností.

Použita data pro nastavení simulace

Oficiální data od DPP o metru z roku 2015: https://data.pid.cz/pruzkumy/2015_METRO_sbornik.pdf

Bled09 (talk) 16:25, 1 May 2024 (CET)

Schváleno Tomáš (talk) 20:21, 7 May 2024 (CET)

Simulace boardingu pasažéru do letadla

Popis

Tato práce bude podrobně zkoumat proces nástupu cestujících do letadla a srovnávat účinnost různých metod, které se při tomto procesu používají. Bude se zabývat simulací samotného boardingu, abychom lépe porozuměli, jak různé strategie ovlivňují průběh nástupu a celkový čas potřebný k dokončení této fáze cesty.

Cíl

Cílem simulace je identifikovat nejefektivnější způsob nástupu cestujících s ohledem na minimalizaci celkové doby nástupu a maximalizaci spokojenosti cestujících. Simulace bude modelovat různé metody boardingu, jako je zónový boarding, skupinový boarding a nástup podle sedadel, a analyzovat jejich vliv na celkový čas nástupu a další relevantní faktory.

Užitečnost

Výsledky simulace poskytnou užitečné poznatky pro optimalizaci procesu boardingu letadla a zlepšení cestovního zážitku cestujících.

Metoda a způsob simulace

Pro simulaci tohoto druhu budu volit agentní simulaci, kde agenti budou cestující metra. Jako nastroj pro simulaci využiji NetLogo.

Proměnné

• Metoda boardingu

• Rozložení letadla a jeho velikost

• Časový rozvrh

• Strategie priority boardingu

Náhodné proměnné

• Chování cestujících - rychlost

• Náhodné rozložení cestujících v jednotlivých zónách

• Náhodné změny v chování cestujících

• Náhodné události

Použita data pro nastavení simulace

Vzniklá studie od Jason H. Steffen: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0969699708000239

Arťom Ňorba (talk) 09:16, 2 May 2024 (CET)

Schváleno Tomáš (talk) 20:23, 7 May 2024 (CET)

Simulace vývoje alkoholismu: Závislost, léčba a dopady na zdraví

Popis

Konzumace alkoholu je dlouhodobě v České republice na vysoké úrovni. Roční spotřeba alkoholu na osobu dlouhodobě dosahuje hodnoty kolem 10 litrů čistého alkoholu. Denně si alkohol dopřeje téměř 10 % dospělé populace. Tato simulace se zaměřuje na modelování systému alkoholismu, který zahrnuje interakce mezi alkoholikem, léčbou, vyléčeným alkoholikem a genetikou. Dále zahrnuje náhodné proměnné, jako je inflace, cena alkoholu, prostředí, stres, nemoc a smrt. Simulace bude ukazovat, jak tyto faktory ovlivňují vývoj alkoholismu a účinnost léčby.

Cíl

Cílem této simulace je vytvořit model systémové dynamiky, který bude zkoumat vývoj alkoholismu u jednotlivce a jeho dopady na zdraví.

Užitečnost

Model by umožnil lépe porozumět faktorům, které přispívají k vzniku a prohlubování alkoholismu. Na základě výsledků simulace by pak mohly být navrženy a implementovány účinné politiky a programy pro prevenci a léčbu alkoholismu, které by mohly vést ke zlepšení zdraví populace a snížení nákladů spojených s alkoholismem.

Metoda a způsob simulace

Metoda a způsob simulace budou realizovány prostřednictvím nástroje Vensim, který je vhodný ke sledování změn hodnot proměnných v čase.

Proměnné

• Alkoholik • Alkohol • Léčba • Vyléčený alkoholik • Genetika

Náhodné proměnné

• Prostředí • Cena alkoholu • Inflace • Stres • Nemoc • Smrt

Použitá data pro nastavení simulace

https://www.drogy-info.cz/zprava-o-zavislostech/souhrnna-zprava-o-zavislostech-v-cr-2022/ https://www.czso.cz/csu/czso/graf-spotreba-alkoholickych-napoju-na-1-obyvatele-v-ceske-republice

Lacb03 (talk) 09:00, 8 May 2024 (CET)

Schváleno. Pozor na to, že při hodnocení bude kladen velký důraz, mimo jiné, i na komplexnost analýzy a jak byly proměnné simulace a jejich vztahy odvozeny (je třeba, aby to bylo součástí zprávy k simulaci).Oleg.Svatos (talk) 13:42, 9 May 2024 (CET)

Simulace přírodního výběru - pěnkavy

Popis

Jako téma simulace jsem zvolil přírodní výběr pojmenovaný Charlesem Darwinem. Simulace bude představovat vývoj pěnkav v závislosti na prostředí, ačkoli reálný svět bude v rámci simulace zjednodušen.

Cíl

Cílem simulace je ukázat a vizualizovat, jak se budou pěnkavy vyvíjet v rámci přežití v prostředí, kde se vyskytují i ostatní jedinci. Výsledkem jsou takový jedinci, kteří mají nejvyšší šanci v daném prostředí přežít. Dále budeme sledovat, jakou silou se projevují jednotlivé vlastnosti. To bude rozdílné dle nastavení prostředí.

Užití

Simulaci lze použít jako důkaz přírodní selekce a její vizuální interpretaci v zjednodušeném světe. Lze jej využít jako doprovodný materiál při výuce.

Metoda a způsob simulace

Jako nástroj pro tvorbu modelu využiji NetLogo, protože tvořím multiagentní systém.

Prostředí

Prostředí je dáno čtvercovou plochou. V ploše se každé kolo generuje jídlo v podobě semínek. Jedno jídlo v ploše můžeme chápat jako hrst semínek. Semínka mají různý typ (tvrdost).

Agenti

Agenty této simulace jsou pěnkavy, které obstarávají jídlo. Mají hnízda po obvodu herního plánu. Pěnkavy se každé kolo snaží obstarat potravu, pokud získají jeden kus, přežijí. Pokud získají kusy 2, přežijí a rozmnoží se. Při cestě do prostoru chodí nahodile (lze aplikovat různé strategie cesty, ale není to hlavní východisko, které chci zkoumat).

Když pěnkava narazí na jídlo, tak jí nějaký čas trvá semínka posbírat či vyhrabat. To závisí na vývoji jejich pařátků. (vlastnost – pařáty)

Může se stát, že k jednomu jídlo dorazí více pěnkav. V tomto případě jídlo obdrží ta pěnkava, která je větší, protože zastraší menší pěnkavu. V simulaci k tomu využijeme specifikovaný poměr jako nastavitelnou proměnnou. (vlastnost – velikost)

Další faktor je typ semen neboli jejich tvrdost. Aby ptáci mohli jíst tvrdší semena, tak musí mít lépe uzpůsobený zobák. (vlastnost – zobák) Poslední zkoumanou vlastností bude vývoj křídel, které prezentují rychlost pohybu v prostředí. Rychlost pohybu v prostředí nám nepomůže se získáním semen ze země či jiného zdroje, ale dostanou se k nim rychleji. (vlastnost – křídla)

Rozmnožení je zde zjednodušeno. Dojde k němu, když jedinec získá dvě jídla a bude provedeno jako vytvoření nového jedince s lehce upravenými vlastnostmi rodiče. Vlastnosti jsem zde napsal neurčitě, ale v simulaci budou reprezentovány spojitým atributem viz. Křídla -> rychlost (double), zobák -> koeficient k snědku (double)

Proměnné

• Počet aktérů

• Počet generovaného jídla

• Poměr zastraření

Náhodné proměnné

• Původní umístění jedinců

• Umístění jídla

• Změna vlastností

Data pro nastavení simulace

Vzorem této práce je již zaznamená studie, která se soustředila na vlastnost zobáku a přijímání potravy. https://bio.libretexts.org/Bookshelves/Introductory_and_General_Biology/Book%3A_General_Biology_(Boundless)/18%3A_Evolution_and_the_Origin_of_Species/18.01%3A_Understanding_Evolution/18.1C%3A_The_Galapagos_Finches_and_Natural_Selection

Další zdroje:

https://evolution.berkeley.edu/teach-evolution/misconceptions-about-evolution/

https://www.khanacademy.org/science/biology/her/evolution-and-natural-selection/v/introduction-to-evolution-and-natural-selection

https://www.thoughtco.com/charles-darwins-finches-1224472

https://www.open.edu/openlearn/science-maths-technology/migration/content-section-3.4

Rubo01 (talk) 12:06, 6 May 2024 (CET)

Velmi obecné, konkretizujte. Tomáš (talk) 20:25, 7 May 2024 (CET)

Pokusil jsem se zadání více konkretizovat. Rubo01 (talk) 06:18, 9 May 2024 (CET)

Takhle zadáno se pohybujeme na velmi abstraktní úrovni. Měl byste problém dokázat, že Vám to dává smysluplné výsledky. Doporučuji vybrat si nějaký konkrétní např. živočišný druh, sehnat si o něm informace a udělat něco takového pro tento konkrétní druh.

Na zájladě vaší poznámky, jsem zvolil konkretní živočišný druh, konkrétně ptáky - pěnkavy Rubo01 (talk) 18:47, 12 May 2024 (CET)

OK, dejte pozor, aby simulace nebyla o pěnkavách jen formálně, ale mějte dobře odzdrojované nastavení parametrů modelu. Schváleno. Tomáš (talk) 20:22, 17 May 2024 (CET)

Simulácia podkladní v supermarkete

Popis

Simulácia sa zameriava na skúmanie vplyvu počtu pokladní na zisk supermarketu. Cieľom je zistiť, ako množstvo pokladní má najväčší pozitívny vplyv na zisk, pričom sa berú do úvahy aj dlhé fronty, ktoré môžu odradiť zákazníkov a viesť k ich odchodu.

Agenti

Agenti sú jednnotlivý zákazníci.

Cíl

Cieľom simulácie je nájsť optimálny počet pokladní a ich rýchlosť obsluhy, ktoré zabezpečia maximálny zisk pre supermarket. Optimálny počet pokladní a rýchlosť obsluhy budú merať podľa:

• Celkový zisk supermarketu • Dĺžka fronty na pokladniach • Čas, ktorý trvá zákazníkom od začiatku fronty k momentu zaplatenia

Užitočnosť

Táto simulácia poskytne užitočné informácie o tom, ako zlepšiť prevádzku pokladní a maximalizovať zisk. Pomôže efektívnejšie riadiť personál a prispôsobiť sa meniacim sa potrebám zákazníkov.

Metóda a spôsob simulácie

Ako nástroj na tvorbu modelu použijem NetLogo

Premenné

• Počet pokladní • Rýchlosť obsluhy pokladní • Počet zákazníkov

Náhodné premenné

Všetky premenné budú náhodné premenné.

Dáta

Historické údaje o príchode zákazníkov do supermarketu, vrátane "peak hours" a priemerných tokov zákazníkov. Priemerné časy obsluhy pri pokladniach založené na pozorovateľných údajoch.

Lavd01 (talk) 16:10, 6 May 2024 (CET)

Dokud jsme měli ještě v programu zařazené diskrétní simulace, toto byla naprosto typická úloha právě na ně (dokonce byla ve slidech) a odkázal bych Vás na Simprocess. V tomto případě Simprocess už k dispozici není, lze to řešit jinými nástroji, např. AnyLogicem, které jsme ale nedělali. Řešení v NetLogu je možné, bude ale poměrně pracné. Nicméně, pokud na tom trváte, tak schváleno a budu zvědav, jak se to bude lišit od řešení v Simprocessu. Tomáš (talk) 20:30, 7 May 2024 (CET)

Dopad války na sklizeň obilnin a luskovin na Ukrajině

Popis

Simulace bude modelovat dopad války na sklizeň obilnin a luskovin na Ukrajině s ohledem na regionální variabilitu a celkový počet pracovníků v zemědělském sektoru. Analýza se zaměří na změny v oseté ploše, sklizené ploše, objemu produkce, typu zemědělských podniků (podniky, domácnosti a soukromé farmy), počtu podniků a počtu pracovníků před válkou a po jejím začátku, využívající data z Ukrajinštat a Ministerstva agrární politiky a potravinářství Ukrajiny.

Cíl

Cílem simulace je:

• Analyzovat změny v oseté ploše, sklizené ploše, objemu produkce obilnin a luskovin, typu zemědělských podniků (podniky, domácnosti, soukromé farmy), počtu podniků a počtu pracovníků před válkou a po jejím začátku.
• Prognózovat budoucí oseté a sklizené plochy, objem produkce, počet podniků a pracovníků na základě různých scénářů trvání konfliktu.

Užitečnost

Tvůrci politik, zemědělské organizace a zemědělci mohou tuto simulaci využít k plánování zemědělské produkce a k vývoji strategií ke zmírnění dopadů války na zemědělský sektor.

Metoda a způsob simulace

Simulace bude vytvořena pomocí Vensim, nástroje pro modelování dynamiky systémů.

Proměnné

• Osetá plocha: Celková osetá plocha obilnin a luskovin v jednotlivých regionech.
• Sklizená plocha: Celková sklizená plocha obilnin a luskovin v jednotlivých regionech.
• Objem produkce: Celkový objem produkce obilnin a luskovin v jednotlivých regionech.
• Typ zemědělských podniků: Typy zemědělských podniků (podniky, domácnosti, soukromé farmy).
• Počet podniků: Počet podniků, domácností a soukromých farem v zemědělství v jednotlivých regionech.
• Počet pracovníků: Celkový počet pracovníků v zemědělství na Ukrajině.
• Množství obilí určeného k setí: Celkové množství obilí použitého k setí.
• Odbyt obilí: Celkový odbyt obilí.
• Trvání války: Délka konfliktu, považovaná za fixní scénář.
• Narušení zemědělské produkce: Faktor reprezentující narušení zemědělské produkce kvůli válce.

Vztahy

• Osetá plocha, sklizená plocha a objem produkce: Tato data umožní identifikovat historické trendy a vztahy mezi osetou plochou, sklizenou plochou a objemem produkce.
• Počet podniků, domácností a soukromých farem: Tyto údaje pomohou definovat, jak různé typy zemědělských podniků přispívají k celkové produkci.
• Počet pracovníků v zemědělství: Tato data nám umožní odhadnout vliv dostupné pracovní síly na zemědělskou produkci.
• Množství obilí určeného k setí: Vypočítám z oseté plochy a průměrné spotřeby osiva na hektar, což umožní modelovat potřebu osiva pro budoucí sezóny.
• Narušení zemědělské produkce bude odvozeno z poklesu hodnot (Osetá plocha, Sklizená plocha, Objem produkce, Odbyt obilí, Počet podniků, Počet pracovníků) v důsledku války, přičemž faktor narušení bude odhadnut na základě dostupných zpráv a analýz.

Náhodné proměnné

V této simulaci nebudou použity náhodné proměnné. Scénáře trvání války budou fixní (např. 1 rok, 3 roky, 5 let).

Dáta

Historická data z Ukrajinštat - https://www.ukrstat.gov.ua/ Data o exportu z Ministerstva agrární politiky a potravinářství Ukrajiny - https://bogdantymkiv.com/country/UA/

Není mi úplně jasné, jak by měla taková simulace vypadat. Můžete konkretizovat? Ideálně i s obrázky, Tomáš (talk) 20:30, 7 May 2024 (CET)

1. Vizuální Představení: V NetLogo bude scéna připomínat třídu s 30 studenty (agenti), kde každý student bude reprezentován jako agent s unikátním ID.

2. Nastavení Atributů: V levém panelu bude možné pomocí sliderů a vstupních polí měnit atributy každého studenta.

3. Interaktivní Úpravy: Uživatelé budou moci dynamicky upravovat tyto atributy a okamžitě vidět, jak se změny promítnou do inicializace agentů v modelu.

4. Modelování Úspěšnosti: Po nastavení atributů a spuštění modelu se pro každého studenta vypočítá hodnota úspěšnosti. Tento výpočet bude založen na předem definovaném modelu, který zahrne : kombinaci významných atributů a jejich vliv na akademický výkon

5. Bez Dynamických Interakcí: Vzhledem k absenci časových a interakčních dat bude simulace provádět jednorázový výpočet úspěšnosti bez sledování dynamických změn v čase.

6. Zobrazení Úspěšnosti: Po dokončení modelování bude každý student v třídě (scéně) mít přiřazenou hodnotu úspěšnosti, která bude zobrazena vedle jeho ikony nebo v datové tabulce pod : : scénou.

7. Statistické Grafy: Pod vizualizací třídy budou prezentovány různé statistické grafy, včetně:

   : * Distribuce Úspěšnosti: Histogram nebo boxplot ukazující rozložení úspěšnosti mezi studenty.
   : * Distribuce Motivace: Podobné grafy pro motivaci a další číselné atributy.
   : * Korelační Grafy: Scatter ploty nebo jiné grafy zobrazující korelace mezi úspěšností a jednotlivými atributy, aby bylo možné identifikovat faktory s největším vlivem.

8. Plánované Rozšíření Modelu: Po prvotní analýze a identifikaci významných korelací plánuju rozšířit model o další zajímavé atributy, které mohou mít vliv na úspěšnost studentů: Počet : hodin strávených studiem, Počet absencí, Konzumace alkoholu,a další relevantní faktory zahrnuté v datasetu

U simulací pracujících s měkkými parametry bývá problém v tom, že jsou zpravidla nereplikovatelné a tudíž netestovatelné. Tady Vám to může vyjít prakticky jakkoliv a nikdo nebude schopen říci, jestli je to dobře nebo špatně. Doporučuji reformulaci a zapojení nějakých tvrdších faktorů. Popř. vysvětlit, jakým způsobem budete smysluplnost modelu testovat. Tomáš (talk) 17:41, 10 May 2024 (CET)

Dataset ma nekolik tvrdych parametru jako počet studovaných hodin, počet předchozích neúspěchů ve třídě a průběžné známky, což umožňuje přesnější a konzistentnější analýzu vlivu těchto faktorů na akademický výkon, tak ze bych je pouzila. Updatovala jsem parametry ve zadani

Úplně nerozumím, proč tam máte model třídy plné studentů, ale budete u nich generovat nějaká čísla. Veskrze stále platí mé předchozí výtky: je to plné měkkých parametrů a velmi obtížně se Vám bude prokazovat kontakt s realitou. Silně doporučuji zvolit jiné téma. Tomáš (talk) 21:11, 17 May 2024 (CET)

Schváleno Oleg.Svatos (talk) 17:44, 20 May 2024 (CET)

Odlesňovanie Amazónie

Popis

Simulácia odlesňovania v Amazónii v NetLogo zahŕňa modelovanie ťažby lesa a premeny lesnej pôdy, ale aj vplyv týchto činností na zvieraciu populáciu v oblasti. Simulácia bude zahŕňať parametre ako miera ťažby dreva, miera premeny lesnej pôdy na poľnohospodársku pôdu, miera regenerácie lesa a interakcie medzi lesom a zvieratami. A taktiež ako tieto vplyvy pôsobia na teplotu v oblasti.

Agenti

1. Lesníci: Agenti zodpovední za rozhodovanie o odlesňovaní

2. Pôda: farba reprezentujúca jeho stav (zelená = les, hnedá = vykácená pôda, žltá = zemedelská pôda)

3. Zvieratá: Pohybujú sa po lese, hľadajú potravu a útočisko. Zvieratá môžu prežiť iba na lesných patches.

3. Senzor: Agenti sledujúci teplotu v rôznych častiach oblasti.

Cíl

1. Sledovať, ako sa mení pokrytie lesa v priebehu času pri rôznych mierach ťažby, premeny pôdy a regenerácie.

2. Sledovať populáciu zvierat a zistiť, ako tieto zmeny v lesnom pokrytí ovplyvňujú ich prežitie a pohyb.

3. Cieľom simulácie je analyzovať, ako rôzne úrovne odlesňovania ovplyvňujú teplotu.

Užitečnost

Táto simulácia môže slúžiť ako nástroj pre environmentálnych výskumníkov a politikov na pochopenie dôsledkov odlesňovania a na lepšie plánovanie ochrany prírody. Môže tiež slúžiť ako vzdelávací nástroj pre študentov a verejnosť, aby porozumeli dôležitosti lesov pre ekosystém.

Metoda a způsob simulace

Simulácia bude používať agent-based modelovanie NetLogo, kde jednotlivé entity (agenti) budú reagovať na zmeny vo svojom prostredí a vykonávať určité akcie na základe stanovených pravidiel.

1. Inicializácia: Na začiatku simulácie sa definuje topografia, rozmiestnenie stromov a miesto lesníkov.

2. Krok simulácie: Niektoré lesné patches sú vyrúbané (deforestácia).Niektoré lesné patches sú premenené na poľnohospodársku pôdu. Niektoré ne-lesné patches regenerujú späť na les. Zvieratá sa pohybujú po lese, hľadajú potravu a útočisko a ich počet sa mení podľa dostupnosti lesa.

3. Vyhodnotenie: Po určenom počte krokov sa vyhodnotia zmeny v teplote ako aj celkové zhodnotenie miery odlesňovania a mieru straty populácie zvierat.

Proměnné

• Lesná plocha: Miera lesného porastu v oblasti simulácie, môže byť vyjadrená ako počet stromov alebo pomer lesného pokrytia vzhľadom na celkovú plochu.

• Miera regenerácie lesa

• Miera zemedelskej plochy

• Miera straty populácie zvierat

• Teplota v oblasti

Náhodné proměnné

• Počet lesníkov

• Počet senzorov

• Náhodný pohyb zvierat

Dáta

• Global Forest Watch (https://www.globalforestwatch.org/): Poskytuje dáta o odlesňovaní a lesných pokryvkách z celého sveta, vrátane histórie odlesňovania a zmeny lesných ploch.

• NASA Earth Observing System Data and Information System (EOSDIS) (https://earthdata.nasa.gov/): NASA ponúka širokú škálu dát o poveternostných podmienkach, teplotách, vlhkosti a ďalších environmentálnych faktoroch pomocou svojich satelitných misií.

• WorldClim (https://www.worldclim.org/): Poskytuje voľne dostupné globálne klimatické dáta, vrátane teploty, zrážok a iných klimatických premenných, ktoré môžu byť použité na simuláciu klimatických podmienok v rôznych oblastiach.

• Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) (http://www.fao.org/faostat/en/#data): FAO poskytuje štatistické dáta o lesníctve a odlesňovaní, vrátane údajov o množstve odlesnených ploch v rôznych krajinách a regiónoch.

Drgv00 (talk) 15:44, 7 May 2024 (CET)

Mě tam vychází, že je tam vlastně jen jeden skutečný parametr, to je intenzita těžby a tn má (možná) vliv na oteplování. Za mě spíš na systémovou dynamiku, ale i tam mi to připadá velmi jednoduché. Zkuste to vymyslet nějak jinak. Tomáš (talk) 17:46, 10 May 2024 (CET)

Dobrý deň, ďakujem za zhodnotenie. Simuláciu som rozšírila o ďalšie parametre a to mieru regenerácie pôdy a mieru zemedelskej pody ako aj populáciu zvierat, ktorá je ovplyvňovaná celkovým odlesňovaním. Bola by prosím v takomto stave simulaciu možné spracovaváť? Vopred ďakujem za opätovné zhodnotenie. Drgv00 (talk) 9:22, 19 May 2024 (CET)

Vidím tam problémy hlavně v dostupnosti některých parametrů, které budete muset hodně odhadovat. Dejte si pozor na to, jak ty odhady obhájíte. Jinak asi i vzhledem na běžící čas schváleno. Tomáš (talk) 13:49, 30 May 2024 (CET)

Simulace plastového znečištění oceánů

Popis

Simulace se zaměřuje na aktuální problém znečištění oceánů plastem. Oceány se neustále znečišťují, ale je i vynaložené úsilí toto znečištění mitigovat. Tato simulace reflektuje oba aspekty problematiky. Simulace ukáže interakci úklidových lodí a hromadícího se plastu v oblasti Great Pacific Garbage Patch.

Cíl

Cílem simulace je zkoumat mitigační schopnosti úklidových lodí v oblasti Great Pacific Garbage Patch a navrhnout hrubý plán projektu, který by symbolizoval optimální počet nasazených úklidových lodí pro efektivní odbyt plastu a hlavní faktory příspívající do navyšujícího se znečištění.

Užitečnost

Výsledky této simulace mohou bý užitečné jak pro laiky, kterým přehledně vizualizuje akutní problematiku z hlediska znečištění oceánů, tak pro experty, kteří na základě výsledků mohou sledovat trendy znečištění na základě zkoumaných faktorů - zda je možné nalézt řešení, které vyústí v rychlejší odbyt plastu v oceánech, než jeho přísun. Též je vhodné identifikovat faktory, které nejvíce přispívají znečištění.

Metoda a způsob simulace

Nejsem si jistý, zda vytvářím moc komplikovaný návrh, tak rozděluji agenty na kategorie co si myslím, že by bylo zásadní, a co naopak dodatečné.

Základ:

Simulace bude modelována jakožto agentní simulace pomocí nástroje NetLogo. Mezi agenty lze řadit úklidové lodě a samotné plastové částice.

Rozšíření:

Autora napadlo přidat i lodě, které naopak znečištění způsobují (cca 70% odpadu v mořích způsobují právě lodě). Též je jedním z nápadů přidat jako agenta mořského živočicha, který by přílišnou vysokou koncentrací znečištění "trpěl", a dostatečnou mitigací znečištění naopak mohl existovat relativně bez problému.

Proměnné

Nejsem si jistý, zda vytvářím moc komplikovaný návrh, tak rozděluji proměnné na kategorie co si myslím, že by bylo zásadní, a co naopak dodatečné.

Základ:

• Množství vypouštěného plastu

• Koncentrace plastu na km^2

• Kapacita úklidové lodě

• Rychlost úklidové lodě

• Rychlost oceánských proudů (přísun plastu)

Rozšíření:

• Velikost plastu (mikroplast, mesoplast, makroplast, megaplast)

• Kategorie plastu (Typ H, N, P, F)

• Persistence plastu (schopnost přetrvávat na jednom místě)

• Geografická lokalizace vypouštění plastu

• Vertikální pozice plastu (pokud se plast objeví, jestli je moc hluboko na zachycení lodí)

Náhodné proměnné

• Události (katastrofy, dobrovolnické akce pro sběr plastu)

• Počasí (povětrnostní podmínky)

• Lidská činnost (změna legislativy, spotřeba plastových výrobků)

Použitá data pro nastavení simulace

• Především: https://theoceancleanup.com/great-pacific-garbage-patch/

• https://powerknot.com/2023/02/20/how-ships-are-fueling-the-global-plastic-pollution-crisis/

• https://www.earthdata.nasa.gov/learn/articles/ocean-plastic

• https://marine.copernicus.eu/explainers/phenomena-threats/plastic-pollution/from-plastic-marine-pollution

• https://www.geographyrealm.com/how-ocean-currents-move-pollution-around-the-world/

• https://theoceancleanup.com/ocean-plastic/

Kovs04 (talk) 21:52, 7 May 2024 (CET)

Pokud se na ten model budete dívat staticky, tedy, že plast jen uklízíte, ale žádný nový tam nepřibývá (a netvrdím, že to je špatně), je třeba to náležitě zargumentovat. Schváleno. Tomáš (talk) 17:49, 10 May 2024 (CET)

Děkuji za schválení, model nebyl zamýšlen staticky, plast určitě přibývá, a některé lokality mají tendence plast shlukovat (například lokace, kterou jsem vybral). Cílem je zachytit jak úklid, tak přibývání plastů, a dospět do situace, kdy bude úklid natolik efektivní, že bude oblast dostatečně čistá. To je nicméně moje dosavadní vize, pokud narazím na překážky, kontaktuji Vás. Kovs04 (talk) 18:54, 10 May 2024 (CET)

Simulácia: predikcia počtu obyvateľov Slovenskej republiky

Popis

Práca bude simulovať vývoj počtu obyvateľov Slovenska do budúcna. Do úvahy sa bude brať viacero faktorov, ktoré můžu ovplyvňovať vývoj počtu obyvateľov, preto sa budem snažiť o čo najprenejšie výsledky a aby simulácia zohľadňovala dostatočné mnžostvo faktorov a bola komplexná. Simulácia bude založená iba na reálnych dostupných štatistických dátach a nebude obsahovať žiadne náhodné premenné.

Prostredie

Simulácia bude prebiehať v prostredí Vensim.

Cieľ

Predpovedať a graficky znázorniť dlhodobý vývoj počtu obyvateľov SR (napríklad 150 rokov dopredu). Popísať trend rastu/poklesu obyvateľov. Projekcia pôrodnosti, úmrtnosti. Aký faktor ovplyňuje vývoj populácie najviac? Akú rolu v tomto hrajú ostatné faktory?

Premenné

• počet obyvateľov

• prírastok

• úbytok

• imigrácia

• emigrácia

• úmrtnost

• porodnosť

• a ďalšie podľa potreby

Dáta

Vstupné dáta budú podľa najlepšieho formátu vybrané z:

https://www.statista.com/statistics/1009083/total-population-slovakia-1950-2020/.

https://www.worldometers.info/world-population/slovakia-population/.

https://worldpopulationreview.com/countries/slovakia-population

Simon (talk) 11:06, 8 May 2024 (CET)

Schváleno. Pozor na to, že při hodnocení bude kladen velký důraz, mimo jiné, i na komplexnost analýzy a jak byly proměnné simulace a jejich vztahy odvozeny (je třeba, aby to bylo součástí zprávy k simulaci).Oleg.Svatos (talk) 13:47, 9 May 2024 (CET)

Simulace profitability nových finančních produktů při zohlednění rizika nedobytnosti pohledávek a ceny zdrojů

Cíl

Cílem je vytvořit nástroj pro podporu prvnotního nastavení RPSN (poplatku a/nebo sazby) nově nabízeného finančního produktu podle míry rizika nedobytnosti pohledávek a ceny zdrojů za účelem zajištění profitability. Nástroj by měl být parametrizovatelný na základě potřeb finanční organizace, včetně možnosti upravit simulaci podle analýzy vlastních historických dat z již nabízených produktů – viz část o datech níže.

Využití

Uživateli by měli být pracovníci z oddělení finančních institucí zodpovění za pricing produktů a služeb. Protože se jedná o netechnické uživatele s vysokou úrovní kvalifikace v jiném oboru, měla by být simulace spustitelná z "frontendu" – úvodní obrazovky, která umožňuje zadat finanční nebo statistické vstupy popisující historická data a cenu zdrojů. V případě nezadání některé z hodnot se použijí rozumné předdefinovnaé hodnoty.

Metoda a prostředí simulace

Monte Carlo, Excel. Záměrem je vytvoření rozsáhlejší a vícekrát iterované simulace pro zajištění kvalitního výsledku na základě statistických informací o historických datech na již spuštěných, podobných typech produktů.

Proměnné

Vzhledem ke zvolené metodě budou generovány řádově stovky záznamů o fiktivních úvěrech, jejichž parametry budou odpovídat statisticky určeným rozdělením na základě vstupního datasetu popsaného níže. Zásadní je přitom informace, zda úvěrový produkt "defaultoval" – zda byl nebo nebyl splacen ze strany klienta. Jedná se o binární závislou proměnnou, určenou na základě výše úvěru, příjmu klienta a případně dalších vybraných veličin dostupných v datech, jejichž hodnota bude určována na základě zjištěného rozdělení pravděpodobnosti. Sledovaná závislá proměnná bude určena na základě překročení prahové hodnoty váženým součtem ostatních veličin, přičemž správnost stanovení prahové hodnoty a vah bude ověřena vůči vstupnímu datasetu. Na vstupu se bude očekávat parametr ceny zdrojů a případně statistické informace. Výstupním parametrem bude "break-even" RPSN, nad kterou by již měl být produkt profitabilní. U skutečných produktů by bylo nutné určit sazbu, poplatek nebo jejich kombinaci; jedná se nicméně o ryze obchodní rozhodnutí, protože sazby a poplatky jsou typicky technicky převeditelné.

Data využitá pro přípravu simulace

Využití skutečných dat je problematické z hlediska regulací, kterým bankovní instituce podléhají. Bude proto statisticky zpracován vstupní dataset [9] z výukové aplikace, ale uživatel bude mít také možnost zadat jiné statistické informace na základě vlastní analýzy (nebo informací od příslušného oddělení).

Budj07 (talk) 20:17, 9 May 2024 (CET)

Schváleno.Oleg.Svatos (talk) 10:37, 10 May 2024 (CET)

Simulace implementace SW projektu pro potřeby projektového řízení

Cíl

Cílem této simulace je vytvořit model systémové dynamiky softwarového projektu, který zohlední známé proměnné i prvek náhody a pomůže zkoumat vliv jednotlivých faktorů a vzájemné ovlivňování v důležitých parametrech projektu

Využití

Model by mohl být použit při naceňování, stanovení termínu dodání, nebo odhadu míry rizika. Mohl by být použit i na modelování důsledků změn v projektu.

Metoda a prostředí simulace

Simulace bude realizována prostřednictvím nástroje Vensim.

Proměnné

. Scope . Costs . Time . Resources . Quality . Risk

Náhodné proměnné

nemoc výpověď dovolená chyba v analýze

Zdroje

LI, Suinan. A generic model of project management with Vensim. 2008. Master's Thesis. Universiteteti Agder/Agder University. https://uia.brage.unit.no/uia-xmlui/bitstream/handle/11250/137043/Suinan_Li.pdf?sequence=1

BESTEIRO, Élen Nara Carpim; DE SOUZA PINTO, Jefferson; NOVASKI, Olívio. Success factors in project management. Business management dynamics, 2015, 4.9. https://web.archive.org/web/20180420205905id_/http://bmdynamics.com/issue_pdf/bmd110530a-%2019-34.pdf

Pavl11 (talk) 20:30, 9 May 2024 (CET)

Schváleno. Pozor na to, že při hodnocení bude kladen velký důraz, mimo jiné, i na komplexnost analýzy a jak byly proměnné simulace a jejich vztahy odvozeny (je třeba, aby to bylo součástí zprávy k simulaci).Oleg.Svatos (talk) 10:38, 10 May 2024 (CET)

Simulace dopravní průjezdnosti dálnice na počet omezení (zúžení) - NOVÉ téma

Popis

Simulace bude řešit problém zúžení vozovky na dva jízdní pruhy na dálnici D1 (Praha-Brno). Kolik zúžení je "přijatelných", aby nebylo příliš velké zpoždění vůči průjezdu bez žádného omezení. Uživatel si bude moci nastavit počet omezených kilometrů a počet zúžení.

Cíl

Zjistit kolik omezení je již příliš a jestli je lepší mít více menších omezení nebo méně větších.

Užitečnost

Simulace nám může ukázat, jak moc velké zpoždění způsobují omezení na dálnici, a zda neni dálnice příliš omezovaná či se mohou omezení ještě navýšit, aniž by to přílišně omezilo dobu dojezdu. Taktéž nám může ukázat, jestli je lepší mít více omezení po menších kouscích nebo méně omezení s delším úsekem.

Metoda a způsob simulace

Simulace v aplikaci NetLogo

Proměnné

- Počet aut na dálnici

- Procento kamionů z aut na dálnici

- Počet omezených kilometrů

- Počet zúžení

- Procento aut příliš překračující rychlost

Náhodné proměnné

- Rychlost aut

- Předjíždění aut

- Náhodné rozmístění zúžení

Použitá data pro nastavení simulace

https://dopravniinfo.cz/D1 https://d1.dd.cz/?direction=12

Sedp11 (talk) 11:45, 10 May 2024 (CET)

V uplynulých letech bylo něco takového zpracováno mnohokrát. Upřímně doporučuji vymyslet něco jiného. Jednak budete mít problém přidat další přidanou hodnotu, jednak toto téma má problém na jedné straně s tím, že aby to bylo realistické, jsou ty modely dost složité a na druhé straně, pokud se náležitě zjednoduší, jsou zpravidla k ničemu. Tomáš (talk) 17:52, 10 May 2024 (CET)

Sedp11 (talk) 22:50, 30 May 2024 (CET) - Zadáno nové téma Schváleno. Tomáš (talk) 18:06, 12 June 2024 (CET)

Simulace evakuace při zemětřesení v Japonsku

Popis

V této práci se pokusím nasimulovat evakuaci osob při zemětřesení v Japonsku, konkrétně v centru města Nagoya.

Cíl

Hlavním účelem je zachytit takový scénář, který bude dále možné využít k analýze dopadů na infrastrukturu a obyvatelstvo po zemětřesení. Dále by mohlo být možné identifikovat ideální trasy k evakuaci či naopak oblasti, kterým se vyhnout.

Metoda a způsob simulace

Plánuji použít nástroj NetLogo, mělo by se jednat o multiagentní simulaci.

Agenti

Osoby/Budovy/Úkryty

Proměnné

• Rozložení úkrytů • Zalidnění oblasti • Stav osoby • Rychlost osoby • Stav budovy • Kapacita úkrytu

Náhodné proměnné

• Rozhodnutí k evakuaci • Síla zemětřesení • Úroveň paniky

Data

• https://www.city.nagoya.jp/bosaikikikanri/cmsfiles/contents/0000154/154013/06_english_jishin_naka.pdf: mapa znázorňující umístění evakuačních úkrytů, očekávanou intenzitu zemětřesení a pravděpodobnost ztekucení/sesuvu půdy

• https://www.citypopulation.de/en/japan/nagoya/23106__naka_ku/: zalidnění oblasti, věkové rozložení obyvatelstva

• https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnds/34/1/34_41/_pdf/-char/ja: studie pro inspiraci

Helm07 (talk) 12:25, 10 May 2024 (CET)

Schváleno Tomáš (talk) 17:53, 10 May 2024 (CET)

Simulace natural selection

Popis

Darwin tvrdil, a to se následně potvrdilo, že primárním mechanismem evoluční změny je proces přirozeného výběru. Problém je v tom, že za většiny podmínek je tento proces relativně pomalý a probíhá po mnoho generací. Naštěstí s pomocí simulace můžeme v relativně krátké době studovat, jak přirozený výběr funguje. Inspirací pro simulaci mi byla desková hra od Roberta P. Gendrona, která se tento proces snaží zobrazit.

Cíl

Hra obsahuje i zadání, tedy otázky, které si pomocí tohoto experimentu lze ověřit.

1. Zvýšila se nebo se snížila průměrná kamufláž a zraková ostrost? o kolik?
2. Pravděpodobně jste si všimli, že v této simulaci je prvek náhody, který může způsobit nepravidelné kolísání průměrného skóre. Vysvětlete a uveďte dva příklady náhodných událostí, které by mohly ovlivnit průběh evoluce v přírodě.
3. Pokud by počáteční velikost každé populace byla mnohem větší (např. 1000 místo 16), byl by vliv náhodných událostí na evoluci více či méně důležitý?
4. Někdy v těchto simulacích populace vyhyne. Je vyhynutí pravděpodobnější pro malou nebo velkou populaci? Proč?
5. Změnila se během simulace velikost populace kořisti a predátorů? Jak a proč?

Metoda a způsob simulace

Plánuji použít nástroj NetLogo, mělo by se jednat o multiagentní simulaci.

Agenti

Lovci/Kořist

Proměnné

• Počet lovců a kořistí
• Průměrná kamufláž kořisti
• Průměrná vize lovce

Náhodné proměnné

• Výběr druhého rodiče při páření
• Rozložení turles na mapě
• Vize/kamufláž dítěte

Zdroje

• https://evolution.berkeley.edu/wp-content/uploads/2021/10/Simulating_Selection.pdf - zmiňovaná hra
• https://evolution.berkeley.edu/teach-evolution/misconceptions-about-evolution/#a2 - dokument, který mi pomohl "nastavit" hru, například upravit způsob dědění vlastností u dětí, že jsem nezvolil náhodné číslo, ale kombinaci vlastností rodičů + náhody
• https://www.youtube.com/watch?v=0ZGbIKd0XrM - pokus simulace natural selection jako reference

Bohr03 (talk) 13:03, 10 May 2024 (CET)

Jak prokážete, že Vám model funguje? Tomáš (talk) 17:54, 10 May 2024 (CET)

Zadání upraveno. Protože se jedná o simulaci, ve které porovnávám dvě strategie, tak funkčnost modelu prokáži pomocí vysokého počtu simulací, na základě kterých vyhodnotím výsledky. Bohr03 (talk) 08:32, 16 May 2024 (CET)

Helejte, oceňuji kreativitu, ale žádná fantasy témata jaksi logicky nejsou testovatelná. Zkuste vymyslet něco reálného, prosím. Tomáš (talk) 21:15, 17 May 2024 (CET)

Simulace spotřeby a emisí v dopravě

Popis

Jelikož jsme si mohli všimnout, že se v České republice děly protesty proti aktuálnímu limitu rychlosti 50 km/h, kde skupina "30 pro Prahu" bojuje za to, aby byly nastaveny limity na 30 km/h. Jedním z jejich cílů je snížení emisí. Rozhodl jsem se tedy sestavit simulaci, která znázorňuje jak by v aktuální dopravě vypadaly emise, kdyby byla nastavena maximální rychlost na 30 oproti 50 km/h. Budu porovnávat, zda jet pomaleji, spotřebovávat méně a generovat méně emisí je výhodnější oproti vyšší rychlosti, spotřebě a emisím.

Cíl

Cílem je vytvořit simulaci, která bude počítat průměrně strávený čas vozidla v dopravě pomocí kterého vypočítám spotřebované palivo a vytvořené emise. Dopravu nasimuluji tak, že vytvořím grid několika silnic a několika křižovatek se semafory. Semafory budou periodicky měnit barvy mezi červenou a zelenou. Simulace bude zobrazovat zácpy v rush-hour a v normální dobu. Při zácpě bude vozidlo stát, ale nebude mít vypnutý motor, tudíž bude stále generovat emise jen nižší než při jízdě.

Výsledkem simulace bude verdikt, zda je výhodnější jízda při 50km/h nebo 30 km/h.

Metoda a způsob simulace

Plánuji použít nástroj NetLogo, mělo by se jednat o multiagentní simulaci.

Agenti

Vozidlo

Proměnné

• Průměrná spotřeba vozidla/100km
• Rychlostní limit
• Rychlost přepínání semaforů
• Počet vozidel při rush hour
• Velikost dopravního pole a křižovatek

Náhodné proměnné

• Spawn vozidla
• Počet vozidel

Zdroje

• https://30proprahu.cz/mytyafakta/
• https://www.tomtom.com/traffic-index/prague-traffic/

Bohr03 (talk) 19:29, 26 May 2024 (CET)

Schváleno. Zkuste se držet reálných dat. Tomáš (talk) 13:51, 30 May 2024 (CET)

Simulace vývoje korálových útesů

Popis

Korálové útesy představují jedny z nejcennějších ekosystémů naší planety, ale v posledních desetiletích jsou vystaveny značnému tlaku způsobenému lidskou činností a změnami životního prostředí.

Cíl

Cílem této simulace je zkoumat komplexní interakce, které ovlivňují zdraví a stabilitu korálových útesů.

Užitečnost

Model umožní lépe porozumět faktorům, které přispívají k zániku korálových útesů a které faktory na korálové útesy mají jen minimální dopad.

Metoda a způsob simulace

Metoda a způsob simulace budou realizovány prostřednictvím nástroje Vensim.

Proměnné

• Velikost korálového útesu • Teplota vody • Míra rybolovu • Kyselost moří • Znečištění

Náhodné proměnné

• Přirozená teplota vody • Přírodní katastrofy • Ekonomické trendy • Politické změny

Použitá data pro nastavení simulace

https://www.climatefoundation.org/reversing-coral-bleaching.html?gad_source=1&gclid=CjwKCAjwi_exBhA8EiwA_kU1Mn29cECn6ZAe5bbSqClNxABvD8Ic7PTnx93Z5tGExSb2kSquoM8LpBoCkQ8QAvD_BwE https://climate.nasa.gov/explore/ask-nasa-climate/3290/vanishing-corals-part-two-climate-change-is-stressing-corals-but-theres-hope/

Osis02 (talk) 14:54, 10 May 2024 (CET)

Schváleno. Pozor na to, že při hodnocení bude kladen velký důraz, mimo jiné, i na komplexnost analýzy a jak byly proměnné simulace a jejich vztahy odvozeny (je třeba, aby to bylo součástí zprávy k simulaci) Oleg.Svatos (talk) 14:26, 11 May 2024 (CET)

Vesmírné smetí: simulátor kolizí satelitů a vesmírného smetí

Popis

• Chtěl bych simulovat pohyb satelitů a vesmírného odpadu (tzv. vesmírného smetí) v dílčí části zemské oběžné dráhy (reprezentované jako 2D rovina), kde se satelity pohybují po předem určených trajektoriích, ale pohyb smetí je poněkud náhodný. Pokud se smetí srazí s jiným smetím, změní směr a vytvoří o něco více smetí, pokud se smetí srazí se satelitem, satelit je zničen a vznikne velké množství smetí.

Cíl

Instance simulace, by vypočítala časový odstup mezi srážkami na základě výchozích podmínek, jako je počet družic, hustota trosek a násobení trosek (kolik kusů dalších trosek srážky vytvoří).

Užitečnost

• Kosmický odpad představuje významný problém kvůli rostoucímu množství vyřazených družic, vyhořelých raketových stupňů a úlomků na oběžné dráze Země. Rostoucí množství odpadu zvyšuje riziko kolize, což ohrožuje operující družice a budoucí vesmírné mise. Tento problém ohrožuje vesmírnou infrastrukturu, zhoršuje zahlcení oběžné dráhy a vyvolává hrozbu vzniku ještě většího počtu fragmentů v důsledku srážek, což může vést k vytvoření samoudržujícího se cyklu šíření vesmírného odpadu. Řešení tohoto problému má zásadní význam pro zajištění udržitelnosti kosmických aktivit a předcházení dlouhodobým důsledkům pro orbitální prostředí Země a výzkum vesmíru. Navrhovaný simulátor by mohl pomoci ukázat a vypočítat podmínky, za kterých takové samoudržující se šíření kosmického odpadu vzniká; i když se zjednodušeným modelem, a snad i poučit o výše uvedeném problému.

Metoda a způsob simulace

• NetLogo - agent based modeling (dva typy agentů: satelity (družice) a vesmírné smetí)
  • Při zpracování modelu použiji nádledující zjednodušení:
    • budu modelovat pouze dílčí část oběžné dráhy Země, která bude znázorněna jako 2D "mapa" pevné velikosti (pixelů/čtverečků) tvořící mřížku,
    • objekty (satelity a smetí) se mohou na mapě pohybovat pouze v 8 různých směrech,
    • všechny objekty se pohybují stejnou rychlostí (jeden pixel/čtvereček za tah),
    • objekty jsou čtverce; minimální velikost je 1x1 pixel/čtvereček, pak 2x2 pixely/čtverečeky atd...
    • při srážce objektů je výsledný počet trosek (smetí) náhodné celé číslo mezi 1 a součtem velikostí (pixelů) kolidujících objektů,
    • hmotnost objektů je úměrná jejich velikosti, tj. 1 (pixel) = 1 jednotka hmotnosti,
    • všechny objekty se řídí Newtonovými pohybovými zákony.

Proměnné

• Proměnné pro výchozí podmínky
  • velikost mapy
  • počet satelitů
  • počet smetí
  • výchozí poloha a směr objektů
• Proměnné agentů (satelity a smetí)
  • velikost
  • hmotnost
  • směr pohybu

Použitá data pro nastavení simulace

• Za účelem simulace realistických scénářů - budou získány údaje z NASA a dalších relevantních studií týkající se hustoty úlomků a počtu družic na oběžné dráze, které budou sloužit jako výchozí podmínky navrhovaného modelu. Konkrétně plánuji použít údaje získané a zveřejněné na:
  • ORBITAL DEBRIS PROGRAM OFFICE
  • Low Earth Orbit Visualization

Vala18 (talk) 17:30, 10 May 2024 (CET)

Schváleno Tomáš (talk) 17:27, 10 May 2024 (CET)

Simulace emisí CO2 z elektromobilů a ze spalovacích automobilů

Popis

Tato simulace bude porovnávat emise CO2 během celého životního cyklu spalovacího automobilu a elektromobilu. Oproti spalovacím autům mají elektromobily větší emisní zátěž při výrobě, nicméně obecně menší během jejich provozu (samozřejmě záleží na výrobním zdroji elektrické energie). Tato rozdílnost bude podstatou celé simulace.

Uživatel si nastaví počet aut a poměr mezi elektrickými a spalovacími auty. Auta se vytvoří v továrně, během svého života se budou pohybovat ve městě nebo přejíždět mezi městy. Po specifikovaném kilometrovém nájezdu se auta zlikvidují. Emise CO2 spalovacích aut bude řešena lokálně, u elektromobilů bude realizována prostřednictvím elektrárny.

Cíl

Hlavním cílem této simulace je kvantifikace a porovnání celkových emisí CO2 z elektromobilů a spalovacích automobilů v čase. Druhotným cílem je vizualizace emisí CO2 (město/meziměsto/elektrárna).

Metoda a způsob simulace

Pro účely simulace využiji NetLogo.

Agenti

• Spalovací auta
• Elektroauta

Náhodné proměnné

• Rozhodnutí, zda automobil uskuteční cestu po městě nebo mezi městy
• Vzdálenost ujetá mezi městy
• Vzdálenost ujetá ve městě

Zdroje

• https://www.mpo.gov.cz/cz/energetika/statistika/elektrina-a-teplo/emisni-faktor-co2-z-vyroby-elektriny-za-leta-2010_2023--280262/
• https://www.mdpi.com/1996-1073/15/7/2703
• https://www.volvocars.com/images/v/-/media/Project/ContentPlatform/data/media/sustainability/volvo_ex30_carbonfootprintreport1.pdf
• https://www.volvocars.com/images/v/-/media/market-assets/intl/applications/dotcom/pdf/c40/volvo-c40-recharge-lca-report.pdf
• https://www.mpo.gov.cz/assets/cz/energetika/strategicke-a-koncepcni-dokumenty/narodni-akcni-plan-pro-chytre-site/2022/2/Elektromobilita_predikce-do-2045.pdf

Nonm00 (talk) 10:50, 24 May 2024 (CET)

Schváleno Tomáš (talk) 13:54, 30 May 2024 (CET)

Simulace efektivity investice do solárních panelů

Popis

Fotovoltaika je moderní technologií, ale je těžké odhadnout, zda se investice do fotovoltaiky vyplatí. Pro simulaci budeme uvažovat domácí fotovoltaickou elektrárnu s virtuální baterií.

Cíl

Cílem simulace je analyzovat, zda se investice do domácí fotovoltaické elektrárny vyplatí, to se dvěmi možnostmi - s dotacemi a bez dotací. Poté se investice srovná s jinými investicemi, pro vyhodnocení, zda se investice opravdu vyplatí.

Užitečnost

Simulace pomůže udělat si představu o užitečnosti a finanční schůdnosti investice do domácí fotovoltaické elektrárny. Proměnné budou editovatelné, aby mohl uživatel simulaci aplikovat na svojí domácnost.

Metoda a způsob simulace

Simulace bude provedena v programu MS Excel aplikací Montecarlo.

Proměnné

• Roční spotřeba domácnosti
• Cena panelu za kWp
• Cena virtuální baterie
• Životnost panelů
• Výše dotace
• Cena montáže
• Životnost měniče
• Cena měniče
• Instalace kWp (počet)
• Obchodní cena eletřiny
  • Roční cena (dané domácnosti bez FVE)
  • Cena celkem (za období životnosti panelů)
  • Celková cena - hardware a práce sníženo o dotaci
  • Celková cena - hardware a práce bez dotace
  • Roční rozdíl mezi spotřebou a výrobou
  • Cena chybějící energie za celé období
  • Cena virtuální baterie za celé období

Náhodné proměnné

• Průměrný roční kWh/kWp
  • Roční tvorba elektrárny v kWh

Použitá data pro nastavení simulace

• E.ON. (b.r.). E.ON. Získáno 25. květen 2024, z https://www.eon.cz/radce/energie/solarni-energie/kolik-stoji-solarni-panely/
• Štoss, F., Ilios, & s.r.o, I. (2023, květen 6). Virtuální baterie versus solární baterie | Ilios.cz. ILIOS. https://ilios.cz/virtualni-baterie-versus-solarni-baterie/
• Ušetřeno.cz. (b.r.). Získáno 25. květen 2024, z https://www.usetreno.cz/energie-elektrina/cena-za-1-kwh/
• www.benes-michl.cz, B. & M. (b.r.). 2023: Jak získáte dotace na fotovoltaiku? Získáno 26. květen 2024, z https://www.pesekmudra.cz/blog-o-solarech/jak-dosahnout-na-dotace-k-fotovoltaice-na-rodinny-dum/
• Pro získání dat o kWh/kWp, cenách a životnostech součástí získám data od firem v oblasti FVE.

Ciba00 (talk) 12:48, 26 May 2024 (CET)

Aby to bylo alespoň trochu reálné, bylo třeba to simulovat alespoň po měsících, půjde to? Oleg.Svatos (talk) 12:56, 27 May 2024 (CET)

Dobrý den, při použití virtuální baterie je reálné simulovat po letech. Virtuální baterie funguje tak, že se do ní ukládá vygenerovaná energie v průběhu roku a v průběhu roku se z ní čerpá. Bilance virtuální baterie může jít do plusu i mínusu, tedy ze začátku roku (leden-duben přibližně) se z ní čerpá více, než se do ní ukládá, přes teplejší měsíce se zůstatek přehoupne zpět do plusu a dále roste, ke konci roku se zůstatek zase dočerpá. V případě, že není zůstatek na konci roku dostatečný, zaplatí spotřebitel za energii, tak aby bilanci "dorovnal", pokud je tam naopak přebytek, propadá. Je tedy možné simulovat po roce, nebo by se vám to zdálo nedostatečné? Děkuji Ciba00 (talk) 16:25, 27 May 2024 (CET)

OK. Schváleno. Oleg.Svatos (talk) 13:56, 30 May 2024 (CET)