The XeriScape Artificial Society

The XeriScape Artificial
Society
Von: Ralf Kopsch
Seminar: Artifical Life
Inhalt:
• Das XeriScape-Modell
– Übersicht
– Die Agenten
– Die Regeln
• Die Struktur von DEVS
• Realisierung von XeriScape mittels JavaDEVS
• Einige Experimente
• Quellen
Übersicht:
• XeriScape ist ein Sugarscape-Modell
• Entwickelt von Gordon C. Zaft
• Basierend auf Discrete Event System
Specification (DEVS)
• Implementiert in Java
• Es wird die von Neumann-Nachbarschaft benutzt
• Die Welt hat die Form eines Torus
• Auf einer Zelle können sich mehrere Agenten
aufhalten
Die vier Arten von Agenten:
• Basic Agent
– Die Agenten bewegen sich von Zelle zu Zelle und suchen
Ressourcen
– Sie sind unsterblich, wenn genug Ressourcen vorhanden
sind
Lebenszyklus:
Attribute:
look
consume
move
- Name
- Sichtweite
- Alter
- Status
- Metabolismusrate
- Reichtum
Die vier Arten von Agenten:
•
Finite Agent
– Haben eine bestimmte Lebensspanne
– Bei ihrer Erzeugung wird das Alter festgelegt, bei dem
sie sterben
– Zusätzliches Attribut: maximales Alter
•
Polluting Agent
– Ist ein Finite Agent, welcher beim Sammeln und
Verzehren von Ressourcen Verschmutzung erzeugt
– Er versucht der Verschmutzungen auszuweichen
– Zusätzliche Attribute: Verschmutzungsmultiplikator
Die vier Arten von Agenten:
• Gendered Agent
– Ist ein Finite Agent, der ein Geschlecht besitzt
– Wenn genug Ressourcen und ein Agent vom anderen
Geschlecht in der Nähe  Fortpflanzung
Lebenszyklus:
mate
consume
look
move
Zusätzliche Attribute:
- Geschlecht
- Alter der Geschlechtsreife
- Maximales Fortpflanzungsalter
- Name von Vater / Mutter
- Kinder-Initialbetrag
Die Regeln:
• Resource Comparison Rule (Vergleich der Ressourcen)
– Bestimmt, wie ein Agent die Ressourcen verschiedener
Zellen vergleicht
– meist nur Vergleich von Werten
• Resource Initialization Rule (Ressourceninitialisierung)
– Bestimmt das grundlegende Erscheinungsbild
– Legt die Anzahl und Verteilung der Ressourcen fest
– Bestimmt die Rate, mit der die Ressourcen nachwachsen
Die Regeln:
• Agent Initialization Rule (Agenteninitialisierung)
– Ist für die Erschaffung neuer Agenten verantwortlich
– Wird beim Start aufgerufen und nach Fortpflanzung
• Agent Distribution Rule (Agentenverteilung)
– Bestimmt, an welchen Stellen die Agenten eingefügt werden
– z.B. zufällig oder organisiert
DEVS - Discrete Event System Specification
•
•
•
•
Entwickelt von Bernard P. Zeigler (Univ. Arizona)
Basiert auf Ereignissen
„Zeituhr“ zählt von Ereignis zu Ereignis
Struktur des Modells:
- Menge von Eingängen, Ausgängen and internen
Zuständen, beschrieben in Java oder C++
• Verhalten des Modells:
- Für jeden Input wird ein Output erzeugt
DEVS Struktur
M = { X, S, Y, int , ext , , ta }
•
•
•
•
•
X: Menge von Eingangsvariablen
S: Menge von Zuständen
Y: Menge von Ausgangsvariablen
int: S  S – Funktion für interne Zustandsübergänge
ext: Q x X  S – Funktion für externe Zustandsübergänge
- Q = {(s,e) | s € S, 0  e  ta(s)} – Menge aller Zustände
- e: verstrichene Zeit seit letztem Zustandswechsel
• : S  Y – Ausgabefunktion
• ta: S  R+ – Zeitfunktion für internen Zustandsübergang
DEVS Struktur
• Zu jedem Zeitpunkt befindet sich das System in
einem Zustand s
• Ohne ein externes Ereignis bleibt System in s, bis
Zeit ta(s) verstrichen
• Nach Zeit ta(s) Ausgabe von (s) und Wechsel in
Zustand int(s)
• Beim Auftreten eines externen Ereignisses Wechsel
in Zustand ext(s,e,x)
Realisierung von XeriScape mittels DEVS
Es existieren 2 Hauptobjekte vom Typ DEVS
• Blockobjekt:
– Realisiert eine Matrix von Zellen
– Initialisiert die Zellen
– Ermöglicht Kommunikation zwischen ihnen
Realisierung von XeriScape mittels DEVS
• Zellenobjekte:
– Zellen haben Eingänge zum Nachrichtenempfang und
Ausgänge zum Senden von Nachrichten
– sind das zentrale Steuerungsobjekt
– Mittels interner Transitionen wird der Lebenszyklus der
Agenten gesteuert
– Mittels externer Transitionen bewegen sich die Agenten
zwischen den Zellen
– Zellen haben 2 Zustände: passiv/aktiv
– Geht in den aktiven Zustand über, wenn ein Agent die
Zelle betritt
– Solange ein Agent sich auf einer Zelle befindet oder die
Ressourcen unter dem Maximum liegen, ist sie aktiv
Experiment 1
• 400 zufällig verteilte Basic Agents
• 2 Ressourcenberge,welche sofort nachwachsen
Experiment 2
• 400 zufällig verteilte Gendered Agents
• Eltern vererben Metabolismus und Sichtweite an Kinder
Vergleich von XeriScape und Sugarscape
• XeriScape
– von NeumannNachbarschaft
– Einmalige Fortpflanzung
pro Zyklus
– Verschmutzung
kann sich sofort
ausbreiten
– Mehrere Agenten pro
Zelle möglich
• Sugarscape
– MooreNachbarschaft
– Mehrmalige
Fortpflanzung möglich
– Verschmutzung
verbreitet sich mit
Verzögerung
– Nur ein Agent pro
Zelle erlaubt
Vergleich der Nachrichtenzahl
Durch DEVS kann die Simulation stark beschleunigt werden
Quellen
• Paper zum Thema XeriScape
http://www.zaft.org/gordon/XeriScape/SCI2002.pdf
• Diplomarbeit von Gordon C. Zaft
http://www.zaft.org/gordon/XeriScape/Thesis.pdf