Zadání LS 2016/2017
Na tuto stránku vkládejte svá zadání. Nezapomeňte se podepsat. Můžete použít ~~~~ (čtyři tildy) k automatickému podpisu. Používejte Ukázat náhled, abyste si prohlédli Váš výsledek před konečným odesláním. |
Prosíme, snažte se formulovat Vaše zadání pečlive. S ohledem na to, že jde o Vaši semestrální práci, očekáváme adekvátní úsilí vynaložené na zadání. Nezapomeňte, že hlavním výsledkem má být výzkumná zpráva, což znamená, že Váš simulační model musí generovat takové výsledky, které jsou konkrétní, měřitelné a ověřitelné. Pečlivě promyslete, jakým způsobem budete vyvíjet Váš model, odvoďte entity, které budete používat, nakreslete si diagram modelu, zvažte, co budete měřit. Teprve pokud máte o modelu dostatečně přesnou představu, vložte Vaše zadání. A samozřejmě, nezapomeňte si prosím přečíst Jak na simulace. |
Abychom se vyhnuli případnému budoucímu nedorozumnění, prosíme, ověřte si, že máte tučné schváleno někde v našem komentáři pod Vaším zadání. Pokud tam není schváleno, znamená to, že Vaše zadání dosud schváleno nebylo. |
Contents
Zadání
Epidemie Eboly
V afrických zemích propukla epidemie Eboly. Počet subjektů bude 1000. Lékaři vyvinuli experimentální lék, který by mohl fungovat a vydávají se s ním od Afriky. Skupina mediků obsahuje 5 lidí v ochranných oblecích, takže riziko nákazy u nich je minimální. Mezitím se nemoc šíří. Její inkubační doba je 7-10dní, přenáší se tělními tekutinami (slzy, kýchání...) nebo při kontaktu s krví (rozškrábaný strup, pořezání...). Úmrtnost je od 60 do 100%. Smrt nebo uzdravení, které závisí na fyzické kondici jedince (děti a senioři jsou nejvíce ohrožení), nastává v rozmezí 6-10 dnů. Dříve, než se Ebola potvrdí, je nakažený testován na malárii či choleru. Takže než proběhnou testy, může být na podání možné protiláky pozdě. Cílem je zjistit výši úmrtnosti, pokud se nakaženým stihne podat experimentální protilátka. Simulace v NetLogo.
--Hanka (talk) 07:39, 12 May 2017 (CEST)
- Zajímavé, ale k ničemu. Použijte skutečnou nemoc, prostudujte prameny, reálné pravděpodobnosti šíření, atd. a zkuste úlohu předefinovat. Tomáš (talk) 07:17, 18 May 2017 (CEST)
Předefinováno a upraveno. --Hanka (talk) 10:17, 18 May 2017 (CEST)
- Fajn, akorát ta experimentální protilátka je co? Není mi jasné, jak má působit? Je to něco reálného? Jak zajistíte kontakt s realitou? Tomáš (talk) 20:32, 21 May 2017 (CEST)
Je to protilátka, jejíž základem je virus napadající za obvyklých okolností skot, koně a prasata, do nějž vědci vnesli jeden glykoprotein z eboly. Nemá zatím žádný název a používá se nitrožilně. Prozatím se testovala na opicích a s úspěchem. V roce 2003 byla použita na ženu, která se omylem nakazila, když se píchla nakaženou injekcí. A ta žena žije.--Hanka (talk) 22:17, 21 May 2017 (CEST)
Šíření epidemie SARS
Tématem simulace je šíření virového onemocnění SARS ve městě.
SARS se přenáší kapénkovou cestou (podobně jako chřipka). Inkubační doba nemoci se pohybuje v rozmezí 2 až 10 dní. V inkubační době nemoc není nakažlivá. Nakažlivou se stává až při projevu jejích symptomů, jako je vysoká horečka, bolest hlavy, suchý kašel atd. SARS má úmrtnost 9,6 %. Proti SARS v současnosti neexistuje lék. Léčí se pouze symptomy. Nakažení lidé musí být umístěni do karantény, aby se zamezilo dalšímu šíření nemoci.
Lidé budou mít tři stavy: zdraví, nakažení a v inkubační době. Zdravý člověk může být při kontaktu s nakaženým člověkem infikován virem SARS. Nakažlivost viru se bude dát nastavit v rozmezí od 20 % do 1 %. Člověk v inkubační době neví, že je nakažen, ale také nemůžeme nakazit ostatní. Po uplynutí inkubační doby (2 až 10 dnů) se projeví symptomy nemoci a člověk vyhledá lékařskou pomoc (půjde do nemocnice). Při cestě do nemocnice může nakazit ostatní lidi. Šance infikovaných na přežití je 90,4 %. Zdraví lidé se budou nemocnici vyhýbat.
Po příchodu prvního nakaženého do nemocnice se sníží pravděpodobnost nakažení virem na polovinu, protože se lidé dozvědí o výskytu SARS ve městě a začnou dodržovat preventivní opatření, aby se nenakazili.
V simulaci půjde nastavit nakažlivost viru, počet nemocnic, celkový počet lidí a počáteční počet nakažených lidí. Budou sledovány počty zdravých lidí, infikovaných lidí a lidí v inkubační době. V simulaci budou zobrazeny nemocnice a lidé, kteří budou barevně odlišení podle jejich stavu (zdravý, nakažený, v inkubační době).
Cílem simulace je ověřit, jak se bude SARS šířit v závislosti na počtu počátečních pacientů, počtu lidí, počtu nemocnic ve městě a nakažlivosti viru.
Simulace bude řešena v Netlogo.
Xkrep35 (talk) 07:48, 12 May 2017 (CEST)
- Zajímavé, ale k ničemu. Použijte skutečnou nemoc, prostudujte prameny, reálné pravděpodobnosti šíření, atd. a zkuste úlohu předefinovat. Tomáš (talk) 07:18, 18 May 2017 (CEST)
Využitelnost nočního parkoviště ve městě
Simulace zkoumá noční využitelnost parkovišť v závislosti na jejich cenách. Pro zjednodušení přijíždí všechna auta parkovat ve stejný čas (např. v 9 večer) a zůstávají na parkovišti přes noc. V této městské části Prahy bydlí studenti, důchodci, zaměstnaní a nezaměstnaní, jež jsou ochotni platit za parkovací místa odlišné ceny. Ceny jednotlivých míst se liší podle toho, zda se místa nacházejí přímo u bytů na sídlišti či v okrajových částech. Platba za parkování se platí na každý večer zvlášť (parkovací karty tato simulace nezohledňuje).
Uživatelé automobilů se v této lokalitě nachází v poměru 50% zaměstnaných, 7% nezaměstnaných (včetně matek na mateřské), 30% důchodců a 13% studentů. Cena jednotlivých parkovacích míst je předmětem simulace, nicméně aby pražská část neztrácela, minimální hranice nejlevnější části je 30Kč za večer (pod tuto částku nemůže cena za parkování nikdy klesnout). Zaměstnaní jsou ochotni zaplatit maximálně 80 Kč, nezaměstnaní 55 Kč, důchodci 50 Kč a studenti 60 Kč za jeden večer. Městská část je rozdělena do čtyř parkovacích zón, přičemž v nynější době stojí noční parkování v první zóně 75Kč, ve druhé 60Kč, ve třetí 50 Kč, a ve čtvrté 40 Kč.
Simulace zkoumá, zda je v této městské části dostatek cenově dostupných parkovacích míst – zda by neměli dostupnost parkování upravit pomocí přenastavení cen. Pokud nějaké auto nenajde vhodné místo pro parkování, tuto oblast opustí.
Prostředí: NetLogo 6.0.1.
--Xvamm01 (talk) 07:56, 12 May 2017 (CEST)
- Tohle je dobré téma, ale nerozumím, odkud berete ty maximální ceny za parkování. A ta proporce jednotlivých segmentů je odkud? Zdroj? Tomáš (talk) 07:21, 18 May 2017 (CEST)
K procentuální struktuře obyvatelstva jsem použila Sociálně demografickou analýzu městské části Prahy 10 a údaje od Českého statistického úřadu. Pro výši cen, kterou jsou jednotlivé skupiny ochotny zaplatit za parkování jsem provedla průzkum, kdy jsem z každé skupiny oslovila 6-10 lidí a zeptala se jich na názor. Uvedené ceny jsou průměrem sebraných dat. Ceny jednotlivých zón mi zodpověděli na Městském úřadě Prahy 10, přičemž minimální hranice 30,- za noc se prý má brát hodně s rezervou (tato cena je skutečně pouze orientační a v praxi by to moc nefungovalo), nicméně si myslím, že pro účely této simulace, je taková informace adekvátní.
--Monika (talk) 10:00, 18 May 2017 (CEST)
Zombie apokalypsa
Simulace se bude odehrávat na začátku a v průběhu post apokalyptické budoucnosti, kde se objeví první zombie a začne simulaci šíření . Simulace se zaměří na obě strany a to jak lidi, kteří budou mít možnost přežití založenou na jídle, zbraních, oblečení a lécích. Navíc každé úmrtí bude mít ke zrodu nového zombie. Lidé podléhají normálnímu životnímu cyklu, narození a přirozené úmrtí. Na druhé straně zombie potřebují k přežití lidi jako potravu a pokud bude nedostatek lidí, začnou vymírat. Zombie, v případě zničení lidstva, vyhynou. Počáteční proměnné pro nastavení: Počet lidí, množství volně dostupných zásob (jídlo, léky,…) Simulace bude řešena v programu VENSIM a cílem bude simulovat reálné přežití lidí. Pro zjištění šance přežití budou vybudované soběstačná, bezpečná místa, bunkry (počet nastavitelný) se zásoby (množství nastavitelné). Simulace by sloužila pro armádu/y, v případě nastání této hypotetické situace.
--Xkutv05 (talk) 10:15, 15 May 2017 (CEST)
- V případě systémové dynamiky jde hlavně o hledání zákonitostí a správného nastavení parametrů, tak aby uživatel simulace věděl, co má pak v praxi udělat, aby dosáhnul svého cíle - tedy kdo by byl uživatelem takovéto simulace (hypoteticky) a v čem by mu pomáhala? Oleg.Svatos (talk) 22:22, 13 May 2017 (CEST)
- OK. Schváleno. Pozor pak na kvantifikaci vztahů, ať je to realistické/ smysluplné, tam kde to jde. Oleg.Svatos (talk) 21:30, 16 May 2017 (CEST)
Akustika místnosti
Co budu simulovat?
Simulovat budu akustické chování místnosti. Konkrétně bych rád nasimuloval místnost, ve které se bude nacházet několik frekvenčně a intenzivně rozdílných zvukových zdrojů. Tyto zdroje budou moci být uspořádány po místnosti a jednotlivé zvuky, které tyto zdroje budou vydávat, budou namodelovány jako vzdalující se kružnice s různými barvami, v zavilosti na intenzitě těchto zvuků. Do místnosti pak v simulaci bude možno přidávat či odebírat akustická ošetření a pozorovat tak, jaký má vliv toto akustické upravení místnosti na pohyb zvuků.
Cíle simulace
Cílem simulace je zjistit, jaký vliv má akustické ošetření na chování zvuků a celkovou akustiku v místnosti.
Prostředí, ve kterém budu simulaci realizovat
NetLogo
--Xdosj28 15:20, 12 May 2017 (CEST)
Divadelní spolek
Simulace má představovat chod divadelního spolku, který vedu. Hlavním cílem simulace je zjistit, co vše ovlivňuje potenciální návštěvníky při výběru divadelní hry a divadla, které se chystají navštívit. Ráda bych zachytila veškeré požadavky, které rozhodnutí diváka ovlivňují, co upřednostňují, co na ně působí apod. Dále bych chtěla zjistit, jak těmito požadavky ovlivňují celý chod divadelního spolku, divadla a jak zlepšením těchto požadavků a zároveň zlepšením atraktivity celého spolku a divadla docílit většího počtu diváků, vyšších příjmů a nižších nákladů. Simulace bude řešena v programu VENSIM.
--xvana12 11:13, 16 May 2017 (CEST)
- OK. Schváleno. Pozor pak na kvantifikaci vztahů - je to třeba odvodit na základě nějakých dat ať je simulace realistická/ smysluplná.
- Pracuji na dotazníku, ze kterého chci posbírat data, která by mi ukázala preference diváků, co přispívá k atraktivitě divadelního spolku a tudíž jeho následného výběru diváky. xvana12 15:15, 19 May 2017
Louže prvoků
Předmětem je simulace prostředí tvořeného navzájem si soupeřícími prvoky. Na zacyklené plátno je při inicializaci simulace rozmístěno dané množství prvoků s rozdílnými počátečními vlohami ve vlastnostech jako je rychlost, velikost (~síla), senzorický dosah,… Prvoci jsou v neustálém náhodném pohybu, který korigují v reakci na své sousedy v senzorickém dosahu. Při střetu dvou prvoků silnější vstřebá slabšího. Pozřený prvok zaniká a vítězi jsou upraveny vlastnosti (nabude na velikosti, je pomalejší,…). Prvoci, kteří po určitý čas nemají potravu také zanikají (u větších a silnějších je tento čas kratší). Zaměřuji se na výsledky prvoků vzhledem k nastavení počátečních vloh a v rámci zjednodušení neuvažuji další prvky prostředí a systém rozmnožování.
Cílem simulace je analyzovat, jaké počáteční vlohy jsou pro prvoky nejvýhodnější a prozkoumat dynamiku systému a vývoje vlastností v závislosti na nastavení vstupních parametrů.
Simulaci budu realizovat v prostředí NetLogo.
FrantišekN (talk) 16:50, 16 May 2017 (CEST)
- Téma se mi libí, jen potřebuju vědět, jak uvedete parametry do souladu s realitou. Tomáš (talk) 07:25, 18 May 2017 (CEST)
- Doplnění zadání: Konkrétně se budu zabývat taxonomickými skupinami prvoků žijícími v kalných stojatých vodách: Měňavka (Amoeba), Trepka (Paramecium) a Vpíjenka (Didinium). Mezi těmito lze pozorovat zmiňované interakce a charakterizovat jejich odlišnosti pomocí škály zmiňovaných vlastností. Měňavka je pomalá a fagocituje Trepky a Vpíjenky, Vpíjenka je rychlá a může konzumovat Trepku, Trepka má tělo opatřeno brvami, které ji kromě pohybu zajišťují ve srovnání lepší vnímání okolního prostředí. Na základě těchto reálných charakteristik budu určovat počáteční vlastnosti, které budou v průběhu simulace upravovány v důsledku růstu plynoucímu z konzumace konkurentů (např. větší, při střetu konzumuje menší, ale je pomalejší). FrantišekN (talk) 16:06, 19 May 2017 (CEST)
Aquapark
Předmětem simulace je zachycení provozu Aquapalace Praha a všech doprovodných služeb včetně připojeného hotelu. Hlavním cílem je zachycení všech důležitých vztahů, které mohou ovlivňovat budoucí chod aquaparku a hotelu - toho lze využít např. při rozhodování o rozšíření prostor, rozsahu nabízených služeb, nastavení cen atd. Simulace by umožňovala zadání výchozích hodnot a následné sledování všech ovlivňovaných entit jako např. Počet zákazníků, Zisk, Vytížení atd. Zdrojem dat pro simulaci je veřejná výroční zpráva aquaparku a hotelu Aquapalace Praha z roku 2016. Simulace bude realizována v prostředí Vensim.
Xskom38 (talk) 12:18, 17 May 2017 (CEST)
- OK. Schváleno. Pozor na kvantifikaci vztahů, ať je to realistické/ smysluplné. Oleg.Svatos (talk) 20:42, 17 May 2017 (CEST)
Kinosál
Téma
Práce se zabývá předmětem simulace navštěvovanosti kinosálu v konkrétním městě při promítání konkrtétních filmů. Konkrétně je simulace zaměřena na období od dokončení přípravy kinosálu k promítání po příchod všech diváků před / během promítání filmu. Prostředí simulovaného modelu se odehrává v konkrétním městě o stabilním počtu obyvatel, na sadě konkrétních filmů, které se promítají za konkrétní minimální ceny vstupenek, napříč žánry, popularitou a čekáváním, jenž je k dispozici na serverech ČSFD.cz a IMDB.com. Takový model disponuje volně nastavitelnými atributy jako jsou počet židlí v kinosálu, počet a umístění dveří v kinosálu a počet uliček mezi židlemi. Model podléhá přirozeným omezením agentů jako je např. jejich pohyb pouze po volné ploše a omezení pohybu diváků v řadě židlí. Díky takovéto optimalizaci je možné např. maximalizovat počet lidí, kteří mohou díky optimalizované orientaci mobiliáře shlédnout co největší množství reklam před spuštění filmu. Veškerá relevantní data pro simulaci budou obstarána ze zdrojů ČSFD a IMDB a z příslušných dat poskytnutých kinem Milevsko. Počet komponent je omezen velikostí sálu. Model je dále využitelný pro jiné vznikající kinosály dle dosazení příslušných konstant.
Cíl
Cílem této práce je doporučit optimalizované rozložení (množství a umístění) komponent kinosálu na základě simulovaného chování veřejnosti v konkrétní lokalitě při návštěvě promítání filmů napříč žánry, popularitou a očekáváním.
Prostředí
Realizace a analýza simulace bude provedena v prostředí NetLogo.
Xburj18 (talk) 16:16, 19 May 2017 (CEST)
- Připadá mi to strašně vágní. V kině se dá hýbat sedadly? Jak budete sledovat chování diváků dle jednotlivých žánrů? A má to vůbec smysl? Nevím, přiznám se, že se mi to moc nezamlouvá. Tomáš (talk) 21:41, 21 May 2017 (CEST)
Spalování tabáku v dýmce
Téma
Simulace se bude zabývat pálením tabáku a vzniku vlhkosti v hlavičce dýmky. Tabáková směs v dýmce doutná za velmi vysoké teploty. Teplota je tím vyšší, čím větší je přívod kyslíku, tedy čím rychleji uživatel kouří. Této teplotě je vystavena jak dřevěná hlavička dýmky, tak tabák, který je v ní umístěn. Přitom se vyvíjí vlhkost, a to tím více, čím vyšší je teplota. Tato vlhkost (kondenzát) se skládá z přirozené vlhkosti tabáku, která je žádoucí, poněvadž suchý tabák nechutná dobře. Tabáková směs je tvořena dvěma typy tabáku - Virginia a Burley. Virginia má delikátní chuť, ale je obecně sušší, rychle hoří a produkuje vyšší teplotu, pokud je kouřena příliš rychle, zatímco Burley hoří pomaleji, produkuje menší teplotu a do směsi je přidáván právě pro jeho dobré kuřácké vlastnosti. Část vlhkosti tabáku se při kouření vypaří, zbylou část absorbuje zatím nedoutnající tabák (převážně Burley) a hlavička dýmky. Dřevo dýmky však kondenzát nesnáší dobře a dokáže jí pojmout jen omezené množství. Kdyby vstřebalo veškerý kondenzát, změnila by se dýmka v močál a chutnala by velice nevábně. Při kouření je tedy důležité, aby co nejméně vlhkosti proniklo přímo ke dřevu, zároveň ale dýmka nesmí vyhasnout.
Vlhkost tabáku je měřena jako procento vody tvořící váhu tabáku (MBW - moisture by weight). Pro skladování tabáku je optimální 15-24% MBW. Kouřit lze tabák v rozmezí 10-18% MBW a záleží to na preferenci uživatele. Nutné je ovšem vzít v potaz, že čím vlhčí tabák je, tím větší potřebuje teplotu, uvolňuje více kondenzátu, ale má obecně lepší chuť.
V simulaci bude možné nastavit vlhkost tabáku, podíl Burley a rychlost kouření.
Cíl
Cílem bude nalézt optimální rychlost kouření (v počtu potahů za minutu) v závislosti na podílu Burley v tabákové směsi, za současného nevyhasnutí dýmky, nepoškození dřeva přílišnou teplotou a uvolnění minima kondenzátu. Sekundárně a čistě nezištně může simulace sloužit k namíchání optimální tabákové směsi pro požadovanou dobu kouření.
Prostředí
Simulace bude provedena v prostředí NetLogo.
--Daniel Šrám (talk) 18:32, 20 May 2017 (CEST)
- Téma je nebetyčná pitomost :-) a se sociálními vědami vůbec nesouvisí, ale je tak originální, že se mi děsně líbí. NetLogo ale není vhodné simulační prostředí, vhodnější pro to je jednoznačně Vensim. Jestli to jste ochoten dělat v něm, prosím Olega, aby se k tomu vyjádřil. Tomáš (talk) 21:45, 21 May 2017 (CEST)
- Za mě s Vesimem souhlas, pokud i z Vaší strany, tak pak schváleno.Oleg.Svatos (talk) 22:41, 21 May 2017 (CEST)
Pivnice
Simulace se zabývá návštěvností pivnice. Návštěvnost je ovlivňována mnoha faktory jako například kvalitou piva, kterou dále ovlivňuje několik faktorů, kvalitou jídla, příjemností obsluhy, cenami atd. Simulace bude obsahovat entity, které návštěvnost ovlivňují, a jejich vztahy a umožní uživateli nastavením parametrů sledovat návštěvnost. Při zpracování budu vycházet z reálných dat naší rodinné pivnice.
Cílem simulace je, vhodným nastavením parametrů, pomoci zvýšit návštěvnost pivnice a tedy i tržby.
Simulace bude realizována v aplikaci Vensim.
Xmotj10 (talk) 21:45, 20 May 2017 (CEST)
- OK. Schváleno. Pozor na kvantifikaci vztahů, ať je to realistické/ smysluplné. Oleg.Svatos (talk) 09:27, 21 May 2017 (CEST)
McDonald's
Cílem simulace je optimalizovat počet a rozmístění zaměstnanců vybrané pobočky McDonald's na jednotlivých provozních úsecích v rámci 24 hodinového úseku tak, aby každý požadavek (zákazník), který přichází do systému, byl co nejrychleji obsloužen. Pro obslužení jednoho zákazníka (vyřízení jednoho požadavku) je nutné zkoordinovat tři samostatné výrobní/výdejní úseky a reagovat na jejich vytížení (konkrétní proces bude popsán v detailním popisu modelu). Při stanovování jednotlivých parametrů a omezení simulace budu vycházet z reálných dat, které mám k dispozici z pobočky, kterou vedu (hodinové tržby, počet zákazníků, počet vyrobených produktů, maximální počet zaměstnanců atd.). Vedlejším přínosem simulace je i reálné využití - optimalizaci pracovníků na úsecích na základě množství zákazníků řešíme na každodenní bázi.
Simulace bude realizována v aplikaci SIMPROCESS.