🚗 👶🏾 🎌 Node.js में प्रीडेटर-प्री मॉडल 👶🏼 🏴󠁧󠁢󠁥󠁮󠁧󠁿 ⛹🏽

हाल ही में, गेम लाइफ के संदर्भों का एक उछाल नेटवर्क से गुजरा है , मुख्य रूप से इस तथ्य के कारण कि इसके निर्माता की मृत्यु हो गई।

अब समय है, हर किसी को जीव विज्ञान में रुचि हो गई है, हर जगह ये अस्तित्व अनुसूची, ठीक है, मैं अचानक एक दिलचस्प मॉडल की स्मृति से डिब्बे से बाहर निकल गया, जिसके अनुसार मैंने एक बार एक टर्म पेपर लिखा था।

मॉडल जीवन के समान है कि यह एक ही चक्रीय प्रक्रिया है जिसे आग के रूप में देखा जा सकता है, अंतहीन ध्यान करें और शाश्वत पर ध्यान दें।

यह एक शिकारी-शिकार है , जो लागू गणित (अंग्रेजी बोलने वाली दुनिया में शिकारी-शिकार) से बहुत गंभीर मॉडल है।

प्रक्रिया का सार यह है कि एक निश्चित जंगल में हिरणों का एक झुंड रहता है (वैकल्पिक संस्करण में - खरगोश, लेकिन सार नहीं), जो जंगली में खाते हैं और जंगली रूप से नस्ल करते हैं, और जल्द ही या बाद में पूरे क्षेत्र को भरते हैं।

हालांकि, एक ही जंगल में ऐसे शिकारी भी होते हैं जो इन हिरणों (भेड़ियों, लेकिन खरगोशों के लिए, आमतौर पर लोमड़ियों) पर भोजन करते हैं।

शिकारियों की एक जोड़ी जो खुद को इस प्रचुर मात्रा में जंगल में पाती है बहुतायत से माल्थस के कानून के अनुसार दिखाई देती है , लेकिन कुछ बिंदु पर, हिरण संसाधन सूखने लगते हैं, भेड़िये भूखे मरने लगते हैं और बाहर निकल जाते हैं, प्रदर्शक जल्दी से नीचे गिरता है और केवल सबसे लगातार जीवित रहता है।

कोनों के हिरण अपने सिर को उठाते हैं, अपने प्रदर्शक को चालू करते हैं और जंगल पर हावी होने लगते हैं, लेकिन ताजे मांस पर रहने वाले पोस्ट-भेड़ियों को प्रजनन क्षमता की एक नई लहर के लिए अपने आप में ताकत मिलती है ... और इसी तरह हलकों में और अनन्तता के लिए।

यहां एक ग्राफ (विकिपीडिया से खींचा गया) है:

इस प्रक्रिया के गणितीय मॉडल का वर्णन 20 वीं शताब्दी की शुरुआत में लोटका और वोल्तेरा द्वारा किया गया था और उनके नाम पर रखा गया था।

यह मॉडल लगभग सौ वर्षों से क्यों प्रासंगिक है और अभी भी प्रासंगिक है?

इसके दो मुख्य कारण हैं: यह बहुत सरल है और इस प्रक्रिया का वास्तविक रूप से वर्णन करता है।

मॉडल में केवल चार पैरामीटर हैं:

अल्फा) हिरण प्रजनन दर
बीटा) भेड़ियों द्वारा हिरण खाने की गति
गामा) भूखे भेड़ियों के विलुप्त होने की दर
डेल्टा) अच्छी तरह से खिलाया भेड़ियों की प्रजनन दर

मॉडल में न्यूनतम गैर-समरूपता होती है और इसे विश्लेषणात्मक रूप से माना जाता है। अच्छी तरह से चुने गए मापदंडों के साथ, यह स्थिर है (न तो हिरण, और न ही भेड़िये अंत तक मर जाते हैं) और वास्तविक रूप से आबादी में उतार-चढ़ाव की गतिशीलता का वर्णन करता है।

सौ वर्षों में, कुछ और अधिक यथार्थवादी बनाने के लिए कई प्रयास किए गए हैं - लेकिन जटिलता में किसी भी वृद्धि से उच्च स्तर की एक गैर-रेखीय प्रणाली होती है और फिर सब कुछ अभेद्य अभिन्न समीकरणों पर टिकी हुई है जो केवल संख्यात्मक विधियों द्वारा हल किया जा सकता है।

एक अन्य विधि है - बस इस प्रक्रिया को एक गेम के रूप में प्रोग्राम करें।

वास्तव में, इस दृष्टिकोण को मल्टी-एजेंट मॉडलिंग कहा जाता है और पाठ्यक्रम पास करने के लिए काफी उपयुक्त है।

एक प्रौद्योगिकी का चयन

मैं चाहता हूं कि कार्यक्रम में दृश्य हो, न केवल लेखक की मशीन पर, बल्कि सबसे बड़े संभव दर्शकों पर, और इसलिए कि यह सब अपने आप में, न्यूनतम प्रयास और सभी के साथ।
यह तर्कसंगत है कि समाधान एक ब्राउज़र में प्रोग्राम को चलाने के लिए होगा और इसलिए, आपको इसे जावास्क्रिप्ट में लिखना होगा।

खैर, तकनीक चिड़ियाघर का उत्पादन नहीं करने के लिए, हम इस पर एक सर्वर भी लिखेंगे।

नोड.जेएस और आपके द्वारा आवश्यक सभी चीजों को स्थापित करने के लिए मानक कदम गिथब पर वर्णित हैं ।

हिरण विकास मॉडल

हम सबसे दिलचस्प - प्रजनन को पास करते हैं। शिकारियों के बिना, हमारे पास सीमित संसाधनों (गणित की दुनिया में यह एक लॉजिस्टिक फ़ंक्शन या वर्हुलस्ट समीकरण द्वारा वर्णित है) की स्थितियों में एक माल्थसियन मॉडल है , अब इसे किसी तरह एजेंटों पर लागू करने की आवश्यकता है।

प्रत्येक हिरण के लिए संभाव्य गुणांक का चयन करना संभव है और सब कुछ बाहर काम करना चाहिए।
लेकिन एजेंट एजेंट मॉडलिंग अच्छा है - आप खुद को कुछ कारकों तक सीमित किए बिना व्यवहार को निर्दिष्ट कर सकते हैं।

सामान्य तौर पर, जीवन का हिरण मॉडल इस तरह दिखता है:

हिरण को स्थानांतरित करने की आवश्यकता है। एक हिरण जो समय की एक इकाई में हिल नहीं सकता था (और वह सिर्फ इसलिए नहीं हिल सकता था क्योंकि सभी पड़ोसी पिंजरे उसके दोस्तों के कब्जे में हैं)।
, , .

  breed(u) {
    var spots = MapUtil.get_adj(u.point, this.W, this.H)
    if (!spots || spots.length < 1)
      return false
    var free = spots.filter(p => !this.GM.get(p))
    if (free.length < spots.length)
      return false
    var spot = _.sample(spots)
    if (!spot)
      return false
    var born = new Wild(u.kind)
    born.move(spot)
    this.add_wild(born)
    this.born.push(born)
  }

इसके बाद, हम एक आसान परीक्षण ऐप बनाएंगे जो 20x20 वन वर्ल्ड बनाता है, हिरण को बहुत केंद्र में लॉन्च करता है, और हर बार सीएसवी में स्थिति को प्रिंट करते हुए 100 चक्र चलाता है।

हम Google स्प्रेडशीट में परिणामी सीएसवी-फ़ाइल को चलाएंगे और एक ग्राफ बनाएंगे:

यह काफी प्रतिपादक है। हम देखते हैं कि संख्या 200+ हिरण के लिए स्थिर हो रही है, यह आसानी से इस तथ्य से समझाया जा सकता है कि आंदोलन की आवश्यकता हिरण के लिए कम से कम दो पिंजरों की आवश्यकता होती है, और पूरे जंगल का क्षेत्र 400 है।

अधिकतम वृद्धि काफी जल्दी होती है - 14-15 और अंतिम 20 चालों के लिए मामूली उतार-चढ़ाव के साथ अभी भी खड़ा है।

सामान्य तौर पर, मैं इस बात पर जोर देना चाहता हूं कि सबसे सरल एजेंट मॉडल बहुत यथार्थवादी रूप से व्यवहार करता है, काफी हद तक एक मामूली शोर से पतला लॉजिस्टिक वक्र के समान है।

लेकिन हम यहां संख्या के लिए नहीं, बल्कि उन तस्वीरों के लिए आए हैं जिन्हें आप देख सकते हैं और आराम कर सकते हैं।

तो, यह एक नक्शा और रेखांकन के साथ एक पेज बनाने और मॉडल रन को सर्वर पर स्थानांतरित करने का समय है।

हम एक्सप्रेस और सॉकेट लगाते हैं। और हम सीधे html5 कैनवास पर आकर्षित करेंगे (मैं js इंजन से परिचित नहीं हूं, और कार्य बहुत मुश्किल नहीं है)।

हम देखते हैं और घबरा जाते हैं कि हिरण कैसे सचमुच कुछ पुनरावृत्तियों में जंगल में बाढ़ लाता है, और फिर अधिकतम रूप से चारों ओर उतार-चढ़ाव करता है।

एक तरफ, यह सिर्फ एक मॉडल है, लेकिन कुछ जगहों पर यह एक वास्तविक समस्या है - बस Google हिरण ओवरपॉपुलेशन करता है और इस विषय पर सामग्री की प्रचुरता से आश्चर्यचकित हो जाता है।

यह मॉडल वन क्षरण को ध्यान में नहीं रखता है, लेकिन वास्तव में हिरण बल्कि लालची उपभोक्ता होते हैं - वे अंकुर खाते हैं, पृथ्वी को रौंदते हैं और आम तौर पर अपने जंगलों को नष्ट करते हैं।

इस मामले में वन मालिक को क्या करना चाहिए?

वह भेड़ियों को खरीदता है, प्रत्येक पर एक जीपीएस सेंसर लटकाता है और प्रार्थना करता है कि वे गायब नहीं होंगे।

भेड़ियों

यह हमारे मॉडल में भेड़िया को पेश करने का समय है।

दो चीजों पर निर्णय लेने की आवश्यकता है - भेड़िया कैसे खाती है और गुणा करती है।

जब कोई व्यक्ति होता है तो शिकार करना आसान होता है - अगर किसी पड़ोसी के पिंजरे में हिरण है - तो उसे खाएं।

यदि कोई हिरण नहीं है, तो आप समय की अवधि तक जीवित रह सकते हैं।

शुरुआत करने के लिए, मान लें कि हर कदम पर एक भेड़िया हो सकता है, लेकिन अगर दो चालों में यह संभव नहीं था - विकास के पक्ष में।

अधिक विकल्पों के गुणन के साथ।

शुरू करने के लिए - हम नाजुकता को दूर करते हैं, भेड़ियों को हमेशा खाली जगह होने पर गुणा करते हैं।

और एक प्रतिबंध जोड़ें - भूखे भेड़िये नस्ल नहीं करते हैं।

पहला पैनकेक

हिरण को थोड़ा बढ़ाएं और भेड़िया को भीड़ में फेंक दें:

मॉडल निकला, इसे हल्के ढंग से, अस्थिर करने के लिए - भेड़ियों ने तुरंत सभी हिरणों को मार डाला और जल्दी से बाहर निकल गए।

एक हताशा, कोई ज़ेन नहीं।

दूसरा प्रयास

कुछ बदलने की जरूरत है।

यह इस बात पर नज़र डालता है कि भेड़िये कैसे प्रजनन करते हैं।

आइए उनके जीवन को थोड़ा जटिल करें - हम यह शर्त रखते हैं कि पड़ोसी हिरण कोशिकाओं पर भेड़ियों से अधिक हिरण होने पर ही प्रजनन करना संभव है।

    var preys = spots.map(p => this.GM.get(p)).filter(u => u && u.kind == Wilds.DEER)
    var preds = spots.map(p => this.GM.get(p)).filter(u => u && u.kind == Wilds.WOLF)
    if (preys.length <= preds.length)
      return false

और हिरणों की आबादी अपने अधिकतम तक पहुंचने पर भेड़ियों को छोड़ दें।

यह प्रयास काफी बेहतर रहा।

शिकारियों और पीड़ितों का संतुलन लगातार बढ़ रहा है, हिरणों की आबादी बहुत कम हो गई है और अब यह अधिकतम के करीब भी नहीं पहुंच पा रहा है।

हालांकि, कुछ भी हो सकता है, और लगभग हर बार ऐसा होता है कि भेड़िये बाहर मरने का प्रबंधन करते हैं, और हिरण फिर से विजुअलेट भरते हैं।

इस दौड़ में, भेड़ियों को लंबे समय तक चले:

तीसरा चक्र

हम प्रजनन नट को और भी कड़ा करना होगा।

अब हम इस स्थिति को बताते हैं: पास में हिरण होना चाहिए, लेकिन भेड़ियों को नहीं होना चाहिए।
ऐसे कोमल भेड़िये प्रतिस्पर्धा को बर्दाश्त नहीं करते हैं।

प्रणाली अधिक स्थिर है।

पिछले ग्राफ की तुलना में, चोटियों को हिरण और भेड़ियों दोनों द्वारा चिकना किया जाता है।

सामान्य तौर पर, यह स्पष्ट है कि विकिपीडिया पर समान सुगम अनुसूची प्राप्त करने के लिए कहां स्थानांतरित किया जाए।
नतीजतन, हम एक भोज निष्कर्ष पर आते हैं - हमें सचेत रूप से पुन: पेश करना होगा, न कि अधिकतम।
यह हेदोनिज़्म के लिए एक विज्ञापन की तरह लगता है, लेकिन आप "उनके जीवन की गुणवत्ता और अवधि में सुधार" की उम्मीद में भेड़ियों की प्रजनन क्षमता को और कम कर सकते हैं ...

तैनाती

एक उपसंहार के रूप में, तैनाती के निर्देश।

यह बहुत कम है:

1. हम एक साधारण docker फ़ाइल लिखते हैं:

FROM node:14
ADD https://github.com/tprlab/predator-prey/archive/master.zip /
RUN unzip /master.zip
WORKDIR /predator-prey-master
RUN npm install
EXPOSE 8081
CMD ["node", "server.js"]

2. docker बिल्ड। -t शिकारी-शिकार

3. docker run -p 8081: 8081 शिकारी-शिकार

laziest के लिए, मैंने डॉकटर हब में छवि एकत्र और अपलोड की है ।

यदि आप डॉकटर के साथ गड़बड़ नहीं करना चाहते हैं, तो रेपो पेज (नीचे दिए गए लिंक) पर स्क्रैच से एक इंस्टॉलेशन निर्देश है।

Node.js में प्रीडेटर-प्री मॉडल