Simulação de Ecossistema em Python

O projeto consiste em uma simulação onde duas espécies de animais (coelhos e raposas), são simuladas em um campo com o objetivo de criar um ecossistema em que as duas espécies possam coexistir.

As raposas se alimentam dos coelhos, que se alimentam de frutas. os dois precisam de água regularmente.

Caso as raposas cacem muito os coelhos, acabam os aniquilando e ambos são levados a extinção.

O equilibrio acontece quando os coelhos conseguem adiquirir atributos que seperem os da raposa mas não a ponto de extinguilas.

Todo os dados do simulação são registrados e uma análise é feita com ferramentas de data science.

---

Visão Geral

Funcionamento:

O projeto engloba:

Funcionamento:

Cada entidade (animal), precisa de comida, água e descanso para sobreviver. Podem também, se reproduzir quando o nível de "amor" está alto e tem como velocidade o atributo mais importante. As entidades também contam com um gene e um multiplicador aleatório de fome, sede, velocidade, amor e descanso. O gene foi resultado de muitas horas de treinamento de uma rede neural genética chamada (NEAT).

Rede Neural NEAT:

O treinamento da rede neural NEAT consiste em colocar uma grande população no mapa, dar um gene unico para cada indivíduo e deixar que eles usem a rede neural como tomador de decisão em como agir (quando comer, beber e etc...). Quando toda a população morre ou demora muita para morrer, a simulação é resetada e uma nova população é colocada no mundo, mas dessa vez, os genes dos melhores animais da geração passada estarão mais presentes na geração atual. E assim o treinamento corre por Diversas geraçoes, até que um grupo de indivíduos "Perfeitos" sejam encontrados e estes servem como Modelo para a simulação final.

Todos os Arquivos .txt marcados com [data] podem ser abertos com o data_visu.py, modificando o diretorio de leitura na linha 15.

Bibliotecas Necessárias

Para rodar o código, simplismente de run no simulation.py