| |
Populations Modeler
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект №09-01-00098-A)
и СО РАН (интеграционный проект №26)
Оглавление
Описание
библиотеки
Базовые
предположения
Библиотека Populations
Modeler предназначена для проведения численных экспериментов с
моделями сообществ особей, удовлетворяющих следующим предположениям:
- все сообщество поделено на несколько популяций;
- каждая особь сообщества может быть охарактеризована набором
параметров;
- изменение состояния сообщества происходит скачкообразно;
- скачки состояния сообщества могут быть вызваны переходами
или взаимодействиями.
Примеры параметров: пол, масса, стадия
развития, ...
Переходы
Переход — это "запланированное" изменение
состояния сообщества.
- переходы
могут быть нескольких типов;
- моменты возникновения переходов описываются ветвящимся
процессом типа
Беллмана-Харриса с несколькими типами частиц, в котором тип частицы
интерпретируется как тип перехода;
- цепь переходов может быть инициирована в момент рождения
особи или в
момент взаимодействия особей;
- распределение времени между переходами и результат перехода
может
зависеть от параметров особей, участвующих в переходах.
Примеры переходов: вступление в половозрелую
стадию, производство потомства, гибель в результате старения, ...
Взаимодействия
Взаимодействие — это "незапланированное"
изменение состояния сообщества.
- взаимодействия могут быть нескольких типов;
- моменты возникновения взаимодействий описываются
пуассоновским
потоком, интенсивность которого может зависеть от времени и состояния
сообщества;
- каждой особи может быть сопоставлен набор весов, которые
характеризуют интенсивность с которой особь принимает участие во
взаимодействиях;
- в результате взаимодействия каждый участник может изменить
свои
параметры, или произвести потомство, или погибнуть;
- в результате взаимодействия может быть инициирована цепь
переходов.
Примеры взаимодействий: конкуренция,
хищничество, воздействие среды, ...
В частности, при помощи данной библиотеки
можно рассчитывать реализации широкого класса ветвящихся случайных
процессов с взаимодействием частиц и марковских случайных процессов как
с дискретным, так и с непрерывным временем.
Особенности
реализации
Работа над этой версией программы началась в
2009 году и продолжается до сих пор.
- кросплатформенность;
- эффективный алгоритм поиска ближайшего момента перехода,
построенный
на базе алгоритма сортировки кучей;
- эффективный алгоритм выбора особи для взаимодействия,
построенный на
базе почти полного бинарного дерева;
- использован мультипликативный датчик случайных чисел с
модулем 2128,
с возможностью задавать начальный прыжок и прыжок на каждую реализацию;
- эффективное использование памяти позволяет рассчитывать
сообщества в
несколько миллионов особей;
- параллельное вычисление реализаций как в рамках одного
вычислительного узла (потоки), так и на нескольких вычислительных
узлах, объединенных в сеть (используется технология RMI).
Файлы для
скачивания
Библиотека
pm.jar
Пример 1.
Демонстрационное сообщество
В данном примере реализовано следующее сообщество.
- В начальный момент времени состояние сообщества n = 100.
- С интенсивностью 1 состояние сообщества увеличивается на 1:
n = n + 1.
- С интенсивностью 2 состояние сообщества увеличивается на 2:
n = n + 2.
- С интенсивностью 3 состояние сообщества увеличивается на 3:
n = n + 3.
- В начальный момент времени происходит событие DemoEvent, в
результате которого:
- состояние сообщества уменьшается на 1: n = n - 1;
- планируется возникновение события DemoEvent через единицу
времени;
- с вероятностью 0.5 планируется возникновение события
DemoEvent через случайное время, распределённое равномерно на
промежутке (0; 2).
Пример 2. Модель
популяции под воздействием токсичных веществ
В этом примере представлена модель, описанная в статье
Н. В. Перцев, Б. Ю. Пичугин, К.
К. Логинов, Статистическое моделирование динамики популяций,
развивающихся в условиях воздействия токсичных веществ, Сиб. журн.
индустр. матем., 14:2 (2011), 84–94. (Статья поступила: 03.06.2010) [pdf]
Пример 3. Модель
распространения туберкулеза
В этом примере представлена модель, описанная в статье
Н. В. Перцев, Б. Ю. Пичугин,
Индивидуум-ориентированная стохастическая модель распространения
туберкулеза, Сиб. журн. индустр. матем., 12:2 (2009), 97–110. (Статья
поступила: 24.09.2008) [pdf]
|
|