임업 및 농업 분야의 에이전트 기반 시뮬레이션

에이전트 기반 시뮬레이션은 시스템 엔터티 간의 복잡한 상호 작용을 시뮬레이션하고 이해하는 데 도움이 되므로 임업 계획 및 농업 계획에 유용한 도구가 될 수 있습니다. 에이전트 기반 시뮬레이션은 복잡한 시스템 설계 및 분석을 위한 방법입니다. 이 방법은 서로 상호 작용하는 에이전트 및 에이전트가 있는 환경과 함께 미세한 시스템 동작을 구현합니다. 에이전트에는 속성, 동작이 있습니다. 그 중 일부는 내부에 있고 일부는 주변 에이전트와의 상호 작용 형태로 발생합니다. 이러한 유형의 모델링은 정책 분석에 기여합니다. 행동 변화가 시스템 전체에 미치는 영향을 연구함으로써 그렇게 합니다. 또한 외부 충격 흡수에 따른 영향도 분석합니다. 에이전트 기반 시뮬레이션따라서 종종 전략적 주제를 다루어야 합니다. 이 문서에서는 식물 성장 모델링을 위한 에이전트 기반 시뮬레이션을 다룹니다. 농장 및 임업 계획은 예측 및 의사 결정을 위해 이러한 모델을 사용할 수 있습니다.

임업 및 농업 분야의 모범적인 응용

에이전트 기반 시뮬레이션은 예를 들어 숲에서 나무의 성장 및 발달과 나무와 환경 간의 상호 작용을 모델링할 수 있습니다. 이 모델은 토양 구성, 기후 및 자원 경쟁과 같은 다양한 요소가 개별 나무의 성장과 생존 및 숲의 전반적인 건강에 어떻게 영향을 미치는지 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 모델은 또한 간벌 또는 개벌과 같은 다양한 산림 관리 전략과 산림 생태계에 미치는 영향을 테스트할 수 있습니다.

에이전트 기반 시뮬레이션은 농업 시스템에서 서로 다른 작물, 가축 및 환경 간의 상호 작용을 모델링할 수 있습니다. 이 모델은 토양의 질, 기후, 해충 침입과 같은 다양한 요인이 작물의 성장과 수확량, 가축의 건강과 생산성에 어떤 영향을 미치는지 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 모델은 또한 윤작이나 비료 사용과 같은 다양한 농업 관행과 농업 시스템에 미치는 영향을 테스트할 수 있습니다.

Python의 작은 식물 성장 시뮬레이션 모델

Python의 다음 시뮬레이션 모델은 에이전트 기반 모델링과 이면의 개념을 보여줍니다. 이 경우 NumPy 와 matplotlib 만을 사용하여 처음부터 간단한 에이전트 기반 식물 성장 시뮬레이션 모델을 구현합니다 . 이 간단한 모델에서 트리는 그리드 맵의 그리드 셀에서 성장하고 지정된 나이를 지나면 주변의 사용 가능한 셀에서 재생산됩니다. 식물은 지정된 나이가 지나면 죽습니다. 식물 성장은 또한 햇빛과 이미 얻은 식물 높이의 영향을 받습니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# global constants
GRID_SIZE = 10
INITIAL_PLANTS = 50
MAX_PLANT_HEIGHT = 10
MAX_PLANT_LIFETIME = 10
PLANT_REPRODUCTION_PROBABILITY = 0.1
SUNLIGHT_RANGE = (0.0, 1.0)

class Plant:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.height = 1
        self.lifetime = 0

    def grow(self, sunlight):
        if self.height < MAX_PLANT_HEIGHT:
            self.height += sunlight

        self.lifetime += 1

    def reproduce(self):
        if np.random.uniform(0, 1) < PLANT_REPRODUCTION_PROBABILITY:
            return Plant(self.x, self.y)
        else:
            return None

class Grid:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.plants = []

        # initialize plants
        for i in range(INITIAL_PLANTS):
            x = np.random.randint(0, self.size)
            y = np.random.randint(0, self.size)
            plant = Plant(x, y)
            self.plants.append(plant)

    def update(self):
        sunlight_map = self.get_sunlight_map()

        # grow existing plants
        for plant in self.plants:
            sunlight = sunlight_map[plant.x, plant.y]
            plant.grow(sunlight)

            # check if plant has reached max lifetime or height
            if plant.lifetime >= MAX_PLANT_LIFETIME or plant.height >= MAX_PLANT_HEIGHT:
                self.plants.remove(plant)
            else:
                # reproduce if possible
                new_plant = plant.reproduce()
                if new_plant is not None:
                    self.plants.append(new_plant)

    def get_sunlight_map(self):
        # generate a random sunlight map for the grid
        return np.random.uniform(SUNLIGHT_RANGE[0], SUNLIGHT_RANGE[1], size=(self.size, self.size))

    def plot(self):
        # create a plot of the grid with the plants
        fig, ax = plt.subplots()
        ax.imshow(self.get_sunlight_map(), cmap='Greens', interpolation='nearest')

        for plant in self.plants:
            ax.plot(plant.y, plant.x, 'bo', markersize=plant.height)

        plt.show()

# create a grid object and plot it
grid = Grid(GRID_SIZE)
grid.plot()

# update the grid and plot it again
for i in range(10):
    grid.update()
    grid.plot()

이것은 그리드 기반 모델이며 1회 반복 후의 모습입니다.

다음은 10회 반복 후의 식물 높이(스칼라 플롯 크기)입니다.

향후 블로그 게시물에서 이러한 유형의 모델이 자체 abm_framework 라이브러리로 쉽게 구현되는 방법을 보여줄 것입니다. 여기에서 해당 라이브러리에 대한 자세한 내용을 읽을 수 있습니다.

링크 : Python의 에이전트 기반 시뮬레이션 프레임워크
링크 : Python에서 시뮬레이션을 위한 ABM 프레임워크

더 큰 모델은 점점 더 잘 고려된 속성과 행동 모델을 받아들이지만 동일하거나 유사한 개념을 기반으로 구현합니다. 예를 들어, 질병 발생 및 질병 확산, 질병 확산에 대한 저항성이 다른 다양한 식물 종. 또는 건조한 여름과 습한 여름의 영향을 이와 유사한 에이전트 기반 시뮬레이션 모델로 분석할 수 있습니다. 토양의 질이나 과밀화는 그 영향을 이해하기 위해 그러한 모델에 구현될 수 있는 메커니즘의 몇 가지 더 많은 예가 될 것입니다.

이 경우 좋은 모델은 반드시 수천 개의 속성이 있는 모델이 아니라 정의된 연구 질문 또는 분석 목표에 효과적으로 응답하는 모델 및 시나리오 정의라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어 “행동 X”는 “KPI Y” 에 상당한 영향을 미칩니다 .