# Da insiemi di agenti a sistemi swarm adattativi _Di [Balugani Lorenzo](https://github.com/LBindustries), [Calzolari Chiara](https://github.com/Cookie-CHR) e [Pigozzi Stefano](https://github.com/Steffo99)_ ## Descrizione Il progetto complessivo consiste in una **serie di realizzazioni di un modello multiagente** e di esperimenti su di esso; ogni nuova versione del modello è più raffinata della precedente. La versione iniziale non è un sistema collettivo; la versione finale realizza un sistema collettivo i cui elementi sono capaci di evolvere e di adattarsi all’ambiente. ## Ambiente L’ambiente è un [toroide](https://it.wikipedia.org/wiki/Toro_(geometria)) composto da 150x150 patch. Dopo il `setup` dell'ambiente, una percentuale configurabile di patch conterrà cibo (gialle), mentre le restanti saranno vuote (nere). ### Termiti Dopo il `setup`, nell'ambiente saranno presenti un numero configurabile di termiti. Le termiti normalmente sono bianche, ma diventano arancioni quando trasportano cibo. Esse (una alla volta, in ordine casuale) effettueranno ad ogni `tick` le seguenti azioni: 1. **Ricerca**: la termite _vaga_ per l'ambiente fino a quando non incontra un pezzo di cibo, che _raccoglie_, per poi _allontanarsi_ dalla sua posizione attuale. 1. **Vaga**: la termite ruota di un angolo configurabile di gradi, poi avanza di un passo. 2. **Raccoglie**: la termite rimuove il cibo dalla patch in cui si trova e inizia a trasportarlo, cambiando colore. 3. **Allontana**: la termite si gira in una direzione casuale, ed effettua un numero configurabile di passi in avanti detto `rg_inerzia`. 2. **Deposito**: la termite _vaga_ per l'ambiente fino a quando non trova un posto dove depositare il cibo, lo _deposita_ e poi si _allontana_ dalla sua posizione attuale. 1. **Vaga**: la termite ruota di un angolo configurabile di gradi, poi avanza di un passo. 2. **Deposita**: la termite inserisce il cibo nella patch in cui si trova, e smette di trasportarlo, tornando al suo colore originale. 3. **Allontana**: la termite si gira in una direzione casuale, ed effettua un numero configurabile di passi in avanti detto `rg_libera`. ## Dinamica del sistema Le termiti spostano ad ogni `tick` un pezzo di cibo da una patch a un'altra, che si trova ad una certa distanza dalla prima, effettuando una **unità di lavoro**. Così facendo, le termiti raccolgono il cibo in **magazzini** progressivamente sempre più compatti e vicini tra loro, che lentamente si uniscono fino a formare un unico magazzino comprendente tutto il cibo dell'ambiente. ## Feedback del sistema Nel sistema sono presenti due tipi di feedback: - **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. - **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 Tutti gli esperimenti sottostanti sono stati eseguiti con i parametri di default qui elencati: - `densita_materiale`: 20 - `numero_termiti`: 100 - `rg_inerzia`: 20 - `rg_libera`: 20 - `angolo_virata`: 100 #### Esperimento 1: Variazioni al valore di `rg_inerzia` Si sono misurati i **magazzini formatosi dopo 1000 tick** al variare del parametro `rg_inerzia`. Dai dati sperimentali emerge che il parametro non influenza particolarmente il numero di magazzini; eventuali variazioni sono da ricondursi alla casualità dello stato iniziale di questo modello. 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 |`rg_inerzia`| Run 1 | Run 2 | Run 3 | Run 4 | Run 5 | Run 6 | Run 7 | Run 8 | Run 9 | Run 10 | Media | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |5|4| 6| 6| 6| 7| 6| 6| 6| 4| 5|**5.6**| |25|4 |5 |4 |5 |4 |5 |5 |4 |4 |4|**4.4**| |45|6 |4 |2 |5 |4 |7 |6 |7 |4 |6|**5.1**| |55|4 |5 |4 |5 |3 |5 |4 |4 |4 |6|**4.4**| |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**| ##### Grafico ![](img/grafico-1-1.png) #### Esperimento 2: Variazioni al valore di `rg_libera` Si sono misurati i **magazzini formatosi dopo 1000 tick** al variare del parametro `rg_libera`. Dai dati sperimentali emerge che il valore del parametro `rg_libera` è inversamente proporzionale al numero di magazzini creatosi dopo 1000 tick. 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`. ##### 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 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |5 | _N/D_| _N/D_| _N/D_| _N/D_| _N/D_| _N/D_| _N/D_| _N/D_| _N/D_| _N/D_|**_N/D_**| |10 |7 |9 |9 |7 |9 |7 |8 |9 |8 |8 |**8.1**| |15 |7 |6 |7 |7 |6 |7 |6 |8 |7 |7 |**6.8**| |20 |5 |5 |6 |5 |5 |7 |6 |6 |4 |5 |**5.4**| |25 |4 |5 |4 |4 |5 |4 |4 |4 |4 |5 |**4.3**| |30 |4 |3 |3 |3 |3 |2 |3 |4 |4 |3 |**3.2**| |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**| ##### Grafico ![](img/grafico-1-2.png) #### 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 ipotizzato che formare 6 raggruppamenti richieda un numero di _unità di lavoro_ costante (dipendente dalla disposizione iniziale del cibo). Effettuando gli esperimenti, si è verificata questa ipotesi: si è notata una dipendenza inversa tra il numero di tick richiesti e il numero di termiti presenti nel modello secondo la formula `termiti * tick_richiesti = costante` Si è riusciti a determinare il valore della costante (con un margine di errore): esso è **~79875 unità di lavoro**. ##### 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 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| | 10 | 7000 | 6000 | 6000 | 7500 | 6000 | 8000 | 9000 | 10000 | 6000 | 7000 | **7250** | **72500** | | 100 | 700 | 800 | 800 | 700 | 900 | 800 | 900 | 600 | 700 | 700 | **760** | **76000** | | 250 | 320 | 440 | 360 | 400 | 320 | 440 | 360 | 360 | 240 | 320 | **356** | **89000** | | 500 | 180 | 160 | 120 | 120 | 180 | 200 | 160 | 240 | 160 | 120 | **164** | **82000** | | _Media_ | | | | | | | | | | | | _**79875**_ | ##### Grafico ![](img/grafico-1-3.png) #### Esperimento 4: Variazioni al valore `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. ##### Dati sperimentali |Angolo_virata|Valore medio magazzini| Run 1 | Run 2 | Run 3 | Run 4 | Run 5 | |---|---|---|---|---|---|---| |45|5 |6 |5 |6 |5 | **5.4** | |90|5 |6 |6 |7 |6 | **6.0** | |135|6 |7 |5 |6 |8 | **6.4** | |180|7 |7 |6 |6 |6 | **6.4** | |225|5 |5 |6 |7 |7 | **6.0** | |270|6 |6 |6 |7 |7 | **6.4** | |315|5 |6 |6 |7 |5 | **5.8** | |360|6 |7 |6 |6 |6 | **6.2** | #### Grafico ![](img/grafico-1-4.png) ## Branches Sono disponibili vari branch con variazioni a questo progetto: - [`1-group-counter`: Aggiunge conteggio automatico dei magazzini](https://github.com/Steffo99/turtle007/tree/1-group-counter) - [`1-efficiency-tiredness`: Aggiunge parametri di efficienza e stanchezza alle termiti](https://github.com/Steffo99/turtle007/tree/1-efficiency-tiredness) - [`1-ticks`: Fa muovere le formiche di una sola unità per ogni tick](https://github.com/Steffo99/turtle007/tree/1-ticks)