tri.nlogo

globals [tab colors feature] ;; Liste des types de dechets
;; Liste de memoire; proba calculée pour prise/depot; type de l'objet rencontré / porté
turtles-own [memory pprise pdepot fo current-color]

;; Initialization
to setup
  clear-all
  set tab range n ;; number of types
  set colors map [x -> x * 10 + 6] tab
  setup-patches
  setup-turtles
  reset-ticks
end

;; Initialize patches
to setup-patches
  let x 0
  let y 0
  let col 0
  foreach tab [ [cat] ->
    let k 0
    while [ k < nDech ][
      if k = nDech [ stop ]
      set x random-xcor
      set y random-ycor
      ask patch x y [ set col pcolor]
      if col = 0 [
        ask patch x y [ set pcolor item cat colors ]
        set k k + 1
      ]
    ]
  ]
end

;; Initialize turtles
to setup-turtles
  create-turtles A [
    set color white ;; white is when the turtle does not hold anything
    setxy random-xcor random-ycor
    set size 3
    set memory range T ;; List of objects encoutered
  ]
end

;; Turtle procedure (run global)
;; chaque tortue cherche un objet, trouve une pile, puis le pose
to go
  ask turtles [
    search-for-chip
    find-new-pile
    put-down-chip
  ]
  compute_feature
  tick
end

;; If the turtle does not hold anything and find an object take it, else move randomly
to search-for-chip
    ifelse pcolor != black and color = white
  [
    set current-color pcolor
    compute_pprise ;; calcul la proba de prise
    ifelse random-float 1 < pprise [
      set color pcolor
      set pcolor black
    ][
      wiggle
      search-for-chip
    ]
  ]
  [ wiggle
    search-for-chip ]
end

;; turtle procedure -- look for objects
to find-new-pile
  if pcolor = black
  [ wiggle
    find-new-pile ]
end

;; turtle procedure -- finds empty spot & drops chip
to put-down-chip
  ifelse pcolor = black
  [
    set current-color color
    compute_pdepot ;; calul la proba de depot
    ifelse random-float 1 < pdepot
    [set pcolor color
      set color white]
    [wiggle
    put-down-chip
    ]
  ]
  [ wiggle
    put-down-chip ]
end

;; Move the turtle
to wiggle
  ifelse Levy
  [
  ;; Deplacement oiseau
    rt random 60
    let N1 random-normal 0 1
    let N2 random-normal 0 1
    let cau (N1 / N2)
    fd cau
  ][
  ;; Deplacement normal
    ;pen-down
    rt random 60
    lt random 60
    fd i
  ]

  ;; Met a jour la memoire
  set memory fput pcolor memory
  set memory but-last memory
end

;; Calcul la proba de prise d'objet
to compute_pprise
  compute_fo
  let tot 0
  set tot ( KP / ( KP + fo ) ) ^ 2
  set pprise tot
end

;; Calcul la proba de depot
to compute_pdepot
  compute_fo
  let tot 0
  set tot ( fo / ( KD + fo ) ) ^ 2
  set pdepot tot
end

;; Calcul f(o)
to compute_fo
  let no 0
  let col 0
  ifelse Vision[
    ;; Vision : f0 = nb de la couleur étudiée sur les T cases devant l'agent
    let sight range T
    foreach sight [ [dist] ->
      ;; ahead of agent
      ask patch-ahead (dist + 1) [set col pcolor]
      if col = current-color [set no no + 1]
      ;; left of agent
      ask patch-left-and-ahead 30 (dist + 1) [set col pcolor]
      if col = current-color [set no no + 1]
      ;; right of agent
      ask patch-right-and-ahead 30 (dist + 1) [set col pcolor]
      if col = current-color [set no no + 1]
    ]
    set fo (no / (T * 3))
  ][
    ;; Memoire : f0 = nb de la couleur étudiée sur les T dernières cases rencontrées de l'agent
    foreach memory [ [x] ->
      if x = current-color
      [set no no + 1]
    ]
    set fo (no / T)
  ]

  ;; apply the error of decision
  let r random 2
  let er random-float err
  let s 0
  ifelse r = 0 [
    set s 1
  ][
    set s -1
  ]
  set fo (fo + (er * s))
end

;; Calcul le nombre de dechet voisins de même type pour chaque case
to compute_feature
  let k 0
  let j 0
  let col 0
  let tot 0
  set feature 0
  while [k <  max-pxcor][
    set j 0
    while [j < max-pycor][
      ask patch k j [set col pcolor]
      if col != 0 [
        ask patch (k + 1) j [
          if pcolor = col[
            set feature (feature + 1)
          ]
        ]
        ask patch (k - 1) j [
          if pcolor = col[
            set feature (feature + 1)
          ]
        ]
        ask patch (k + 1) (j + 1) [
          if pcolor = col[
            set feature (feature + 1)
          ]
        ]
        ask patch (k - 1) (j - 1) [
          if pcolor = col[
            set feature (feature + 1)
          ]
        ]
        ask patch (k + 1) (j - 1) [
          if pcolor = col[
            set feature (feature + 1)
          ]
        ]
        ask patch (k - 1) (j + 1) [
          if pcolor = col[
            set feature (feature + 1)
          ]
        ]
        ask patch k (j + 1) [
          if pcolor = col[
            set feature (feature + 1)
          ]
        ]
        ask patch k (j - 1) [
          if pcolor = col[
            set feature (feature + 1)
          ]
        ]
      ]
      set j (j + 1)
    ]
    set k (k + 1)
  ]
  set feature (feature / (nDech * n))
end
@#$#@#$#@
GRAPHICS-WINDOW
229
35
664
471
-1
-1
7.0
1
7
1
1
1
0
1
1
1
0
60
0
60
1
1
1
ticks
120.0

BUTTON
15
24
88
57
NIL
setup
NIL
1
T
OBSERVER
NIL
NIL
NIL
NIL
1

BUTTON
112
25
175
58
NIL
go
T
1
T
OBSERVER
NIL
NIL
NIL
NIL
0

SLIDER
25
78
197
111
n
n
1
20
3.0
1
1
NIL
HORIZONTAL

SLIDER
25
157
197
190
T
T
1
30
10.0
1
1
NIL
HORIZONTAL

SLIDER
25
198
197
231
i
i
0
10
1.0
1
1
NIL
HORIZONTAL

SLIDER
24
241
196
274
kp
kp
0.1
1
0.1
0.1
1
NIL
HORIZONTAL

SLIDER
25
287
197
320
kd
kd
0.1
1
0.3
0.1
1
NIL
HORIZONTAL

SLIDER
25
116
197
149
nDech
nDech
1
500
169.0
1
1
NIL
HORIZONTAL

SLIDER
25
330
197
363
A
A
1
300
50.0
1
1
NIL
HORIZONTAL

SLIDER
25
374
197
407
err
err
0
0.4
0.0
0.01
1
NIL
HORIZONTAL

PLOT
737
35
1100
289
Indice de rangement
time
nb
0.0
10.0
0.0
6.0
true
false
"" ""
PENS
"default" 1.0 0 -14439633 true "" "plot feature"

SWITCH
736
304
839
337
Levy
Levy
1
1
-1000

SWITCH
736
348
839
381
Vision
Vision
1
1
-1000

@#$#@#$#@
## BUT DU MODELE

Ce système multi-agent constitué d'un ensemble d'agents réactifs évoluant sur une grille 2D a pour but de simuler un tri-collectif à partir des comportements locaux des agents.

## COMMENT CA MARCHE

Initialement, la grille comporte plusieurs déchets de plusieurs types (un type est symbolisé par une couleur sur la grille). Le but du système est que les actions locales des agents résultent en un tri selectif global. Pour cela, chaque agent bouge aléatoirement sur la grille. Quand il rencontre un déchet, il a une probabilité de le récuperer en fonction du type. L'agent continue ensuite à se déplacer et à chaque pas de temps a une probabilité de poser le déchet qu'il transporte avec une autre probabilité Ces probabilités dépendent soit de la mémoire de l'agent, soit de son champs de vision :

p<sub>prise</sub> = (k<sub>p</sub> / (k<sub>p</sub> + f(o)))<sup>2</sup>

p<sub>depot</sub> = (f(o) / (k<sub>d</sub> + f(o)))<sup>2</sup>

f(o) correspond à la fraction des déchets de type o rencontrés dans la mémoire de l'agent ou bien sur son champs de vision.


## COMMENT L'UTILISER

Voici les différents paramètres utilisés par le modèle :

* n : nombre de types de déchets différents
* nDech : nombre de déchets générés sur la grille pour chaque type
* T : taille de la mémoire ou du champs de vision des agents
* i : distance du déplacement des agent à chaque pas de temps
* kp : paramètre influençant la probabilité de prise des agents
* kd : paramètre influençant la probabilité de dépôt des agents
* A : nombre d'agents générés
* err : Correspond à l'erreur dans les décisions de l'agent. A chaque décision, f(o) est multiplié par un nombre entre -err et err


Le modèle utilise plusieurs types de fonctionnement, modifiable par les interrupteurs suivant :

* Levy : Quand actionné, les agents se déplacent en utilisant un vol de Lévy. Sinon, les agents se déplacent d'une distance i à chaque pas de temps.
* Vision : Quand acionné, f(o) correspond à la fraction des déchets de type o sur les cases du champs de vision de l'agent. Le champs de vision correspond aux T cases devant l'agent, aux T cases à 30 degrés à droite devant l'agent et aux T cases à 30 degrés à gauche devant l'agent.
Si il n'est pas actionné, f(o) correspond à la fraction des déchets de type o rencontrés dans la mémoire de taille T de l'agent 

De plus, un 'indice de rangement' est tracé le long des simulations. Celui-ci correspond au nombre de déchets voisins de même type moyen pour tous les déchets de l'environnement. Pour cela, le nombre de déchets de même type sur les 8 cases autour de chaque déchet est calculé. Plus cet indice est grand, plus on peut dire que le tri collectif est de qualité.


## RESULTATS

Avec les paramètres de base (sans erreur, sans vol de Levy et avec la mémoire), le modèle marche plutôt bien. Avec 10 types de déchets différents et 100 déchets par type, le système tend assez vite vers un état relativement stable où on observe bien les différents tas de déchets séparés selon leurs types. L'indice de rangement stagne alors aux alentours de 4.2. En augmentant l'erreur, des tas en fonction des types de déchet sont toujours visibles mais de plus en plus hétérogènes. A partir d'une erreur proche de 0.12, le tri ne fonctionne plus et l'indice de rangement est proche de 0.
Le système semble marcher quelque soit le nombre de types de déchets, de déchets et d'agents. Le système convergera juste plus lentement si ces paramètres augmentent.
Avec une mémoire assez petite, T=3 par exemple, on verra l'apparition de plusieurs tas d'une même couleur, ce qui est logique. En attendant, les tas fusionnent, mais ceux ci sont moins stable qu'avec une mémoire plus grande. En effet, la décision des agents est moins robuste avec une une memoire aussi basse et le hasard a un impact plus important sur les prises de décision.
Avec un i > 1, le tri n'est pas efficace et on ne voit pas l'apparition de tas homogènes. Les agents font des sauts trop grand dans l'espace et leurs mémoires ne devient plus pertientes pour les prises de décision.
Si on augmente kp suffisament, jusqu'à environ 0.6, les tas proches homogènes vont commencer à se mélanger
Augmenter kd semble provoquer des tas moins stables, mais avec un changement peu visible.



En utilisant le vol de Levy (avec les paramètres de base), on constate des appartitions de petits ensemble de déchets de même type, mais seulement ponctuels. L'indice de rangement ne dépasse que très rarement 1. Cette technique de déplacement ne semble pas fonctionner pour cette tâche de tri selectif. Cela semble assez logique : avec ce type de déplacement, les agents réalisent souvent des grands saut dans l'espace. Cependant, leurs mémoires correspondent aux déchets vu précedemment, avant le saut, et celles-ci ne sont plus pertinentes pour la prise de décision dans cette nouvelle zone.

En utilisant le champs de vision au lieu de la mémoire avec un déplacement normal et les paramètres de base, le système marche bien. L'amplitude du champs de vision ne doit pas être trop grande. Avec T = 3, le système converge assez vite vers des tas homogènes et un indice de rangement proche de 4.

C'est la combinaison du vol de Levy et du champs de vision qui donne les meilleurs résultats. Avec T = 2, le système met plus de temps à converger et les tas se forment petit à petit, mais les tas sont beaucoup plus compacts : l'indice de rangement oscille aux alentours de 5.5, signe d'un rangement de qualité. Si l'agent prend ses décisions en fonction de son champs de vision, les sauts provoqués par le vol de Levy ne sont plus un problème. De plus, on peut penser que ce type de déplacement empeche mieux les agents de prendre des déchets d'un tas déjà trié et de les poser plus loin. Le meilleurs indice de rangement devrait en partir venir de la.

## AUTEURS

Alexis Pister et Raphael Teitgen


@#$#@#$#@
default
true
0
Polygon -7500403 true true 150 5 40 250 150 205 260 250

airplane
true
0
Polygon -7500403 true true 150 0 135 15 120 60 120 105 15 165 15 195 120 180 135 240 105 270 120 285 150 270 180 285 210 270 165 240 180 180 285 195 285 165 180 105 180 60 165 15

arrow
true
0
Polygon -7500403 true true 150 0 0 150 105 150 105 293 195 293 195 150 300 150

box
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bug
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Circle -7500403 true true 110 127 80
Circle -7500403 true true 110 75 80
Line -7500403 true 150 100 80 30
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butterfly
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Polygon -7500403 true true 150 165 89 198 75 225 75 255 105 270 135 255 150 240
Polygon -7500403 true true 139 148 100 105 55 90 25 90 10 105 10 135 25 180 40 195 85 194 139 163
Polygon -7500403 true true 162 150 200 105 245 90 275 90 290 105 290 135 275 180 260 195 215 195 162 165
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Line -16777216 false 150 105 195 60
Line -16777216 false 150 105 105 60

car
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0
Polygon -7500403 true true 300 180 279 164 261 144 240 135 226 132 213 106 203 84 185 63 159 50 135 50 75 60 0 150 0 165 0 225 300 225 300 180
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Circle -16777216 true false 30 180 90
Polygon -16777216 true false 162 80 132 78 134 135 209 135 194 105 189 96 180 89
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Circle -7500403 true true 195 195 58

circle
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cow
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