unimore/apprevol-2020-turtle007
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@ -41,7 +41,7 @@ Nel sistema sono presenti due tipi di feedback:
- <span style="background-color: lightgreen; color: darkgreen;">**Positivo**: Più grande è un magazzino, più probabilità una termite avrà di capitarci sopra ed appoggiare lì il proprio cibo, portandolo a ingrandirsi nel tempo. - <span style="background-color: lightgreen; color: darkgreen;">**Positivo**: Più grande è un magazzino, più probabilità una termite avrà di capitarci sopra ed appoggiare lì il proprio cibo, portandolo a ingrandirsi nel tempo.
- <span style="background-color: lightcoral; color: darkred;">**Negativo**: Meno grande è un magazzino, meno probabilità una termite avrà di capitarci sopra ed appoggiare lì il proprio cibo, portandolo a ridursi nel tempo. - <span style="background-color: lightcoral; color: darkred;">**Negativo**: Meno grande è un magazzino, meno probabilità una termite avrà di capitarci sopra ed appoggiare lì il proprio cibo, portandolo a ridursi nel tempo.
### Esperimenti ## Esperimenti
Tutti gli esperimenti sottostanti sono stati eseguiti con i parametri di default qui elencati: Tutti gli esperimenti sottostanti sono stati eseguiti con i parametri di default qui elencati:
@ -51,7 +51,7 @@ Tutti gli esperimenti sottostanti sono stati eseguiti con i parametri di default
- `rg_libera`: 20 - `rg_libera`: 20
- `angolo_virata`: 100 - `angolo_virata`: 100
#### Esperimento 1: Variazioni al valore di `rg_inerzia` ### Esperimento 1: Variazioni al valore di `rg_inerzia`
Si sono misurati i **magazzini formatosi dopo 1000 tick** al variare del parametro `rg_inerzia`. Si sono misurati i **magazzini formatosi dopo 1000 tick** al variare del parametro `rg_inerzia`.
@ -59,7 +59,7 @@ Dai dati sperimentali emerge che il parametro non influenza particolarmente il n
Tentativi di interpolazione non hanno fornito nessun risultato con i dati raccolti: il best fit è stato con la curva logaritmica, avente un misero `R^2 = 0.263`. Tentativi di interpolazione non hanno fornito nessun risultato con i dati raccolti: il best fit è stato con la curva logaritmica, avente un misero `R^2 = 0.263`.
##### Dati sperimentali #### Dati sperimentali
|`rg_inerzia`| Run 1 | Run 2 | Run 3 | Run 4 | Run 5 | Run 6 | Run 7 | Run 8 | Run 9 | Run 10 | Media | |`rg_inerzia`| Run 1 | Run 2 | Run 3 | Run 4 | Run 5 | Run 6 | Run 7 | Run 8 | Run 9 | Run 10 | Media |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
@ -70,11 +70,11 @@ Tentativi di interpolazione non hanno fornito nessun risultato con i dati raccol
|65|5 |5 |5 |7 |6 |6 |5 |5 |5 |6|**5.5**| |65|5 |5 |5 |7 |6 |6 |5 |5 |5 |6|**5.5**|
|85|4 |4 |4 |4 |6 |5 |5 |3 |4 |3|**4.2**| |85|4 |4 |4 |4 |6 |5 |5 |3 |4 |3|**4.2**|
##### Grafico #### Grafico
![](img/grafico-1-1.png) ![](img/grafico-1-1.png)
#### Esperimento 2: Variazioni al valore di `rg_libera` ### Esperimento 2: Variazioni al valore di `rg_libera`
Si sono misurati i **magazzini formatosi dopo 1000 tick** al variare del parametro `rg_libera`. Si sono misurati i **magazzini formatosi dopo 1000 tick** al variare del parametro `rg_libera`.
@ -83,7 +83,7 @@ Dai dati sperimentali emerge che il valore del parametro `rg_libera` è inversam
Probabilmente l'andamento è esponenziale: con il parametro impostato a 5 i magazzini sono ancora talmente tanti da risultare incalcolabili, ma aumentarla anche solo a 10 e li rende un numero definito. Probabilmente l'andamento è esponenziale: con il parametro impostato a 5 i magazzini sono ancora talmente tanti da risultare incalcolabili, ma aumentarla anche solo a 10 e li rende un numero definito.
Interpolando con una curva esponenziale, si è ottenuto un `R^2 = 0.989`. Interpolando con una curva esponenziale, si è ottenuto un `R^2 = 0.989`.
##### Dati sperimentali #### Dati sperimentali
| `rg_libera` | Run 1 | Run 2 | Run 3 | Run 4 | Run 5 | Run 6 | Run 7 | Run 8 | Run 9 | Run 10 | Media | | `rg_libera` | Run 1 | Run 2 | Run 3 | Run 4 | Run 5 | Run 6 | Run 7 | Run 8 | Run 9 | Run 10 | Media |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
@ -96,11 +96,11 @@ Interpolando con una curva esponenziale, si è ottenuto un `R^2 = 0.989`.
|35 |3 |2 |2 |2 |2 |2 |3 |3 |2 |3 |**2.4**| |35 |3 |2 |2 |2 |2 |2 |3 |3 |2 |3 |**2.4**|
|40 |1 |2 |1 |2 |1 |2 |2 |3 |2 |1 |**1.7**| |40 |1 |2 |1 |2 |1 |2 |2 |3 |2 |1 |**1.7**|
##### Grafico #### Grafico
![](img/grafico-1-2.png) ![](img/grafico-1-2.png)
#### Esperimento 3: Variazioni al numero di termiti nel sistema ### Esperimento 3: Variazioni al numero di termiti nel sistema
Si è misurato il tempo necessario perchè quantità le termiti formassero 6 raggruppamenti di cibo al variare delle quantità di termiti. Si è misurato il tempo necessario perchè quantità le termiti formassero 6 raggruppamenti di cibo al variare delle quantità di termiti.
@ -110,7 +110,7 @@ Effettuando gli esperimenti, si è verificata questa ipotesi: si è notata una d
Si è riusciti a determinare il valore della costante (con un margine di errore): esso è **~79875 unità di lavoro**. Si è riusciti a determinare il valore della costante (con un margine di errore): esso è **~79875 unità di lavoro**.
##### Dati sperimentali #### Dati sperimentali
| Termiti | Run 1 | Run 2 | Run 3 | Run 4 | Run 5 | Run 6 | Run 7 | Run 8 | Run 9 | Run 10 | Media tick | Media unità di lavoro | | Termiti | Run 1 | Run 2 | Run 3 | Run 4 | Run 5 | Run 6 | Run 7 | Run 8 | Run 9 | Run 10 | Media tick | Media unità di lavoro |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
@ -120,17 +120,17 @@ Si è riusciti a determinare il valore della costante (con un margine di errore)
| 500 | 180 | 160 | 120 | 120 | 180 | 200 | 160 | 240 | 160 | 120 | **164** | **82000** | | 500 | 180 | 160 | 120 | 120 | 180 | 200 | 160 | 240 | 160 | 120 | **164** | **82000** |
| _Media_ | | | | | | | | | | | | _**79875**_ | | _Media_ | | | | | | | | | | | | _**79875**_ |
##### Grafico #### Grafico
![](img/grafico-1-3.png) ![](img/grafico-1-3.png)
#### Esperimento 4: Variazioni al valore `angolo_virata` ### Esperimento 4: Variazioni al valore `angolo_virata`
Si sono misurati i **magazzini formatosi dopo 1000 tick** al variare del parametro `angolo_virata`. Si sono misurati i **magazzini formatosi dopo 1000 tick** al variare del parametro `angolo_virata`.
Dai dati sperimentali si nota che la variazione del numero dei magazzini è pressochè nulla; si può quindi dire che la variazione dell'angolo di virata non influenza il numero magazzini creati dalle termiti. Dai dati sperimentali si nota che la variazione del numero dei magazzini è pressochè nulla; si può quindi dire che la variazione dell'angolo di virata non influenza il numero magazzini creati dalle termiti.
##### Dati sperimentali #### Dati sperimentali
|Angolo_virata|Valore medio magazzini| Run 1 | Run 2 | Run 3 | Run 4 | Run 5 | |Angolo_virata|Valore medio magazzini| Run 1 | Run 2 | Run 3 | Run 4 | Run 5 |
|---|---|---|---|---|---|---| |---|---|---|---|---|---|---|