Modelos en Netlogo

1. Lottery Example

1. INFORMACIÓN DEL MODELO

1.  ¿Qué es?: NetLogo hace que sea fácil hacer una elección aleatoria donde cada resultado es igualmente probable. Pero, ¿qué pasa si quieres que diferentes resultados tengan diferentes posibilidades de ser elegido?
2.  Extendiendo el modelo: En esta versión del código, el conjunto de agentes para la lotería (tortugas) y el reportero administrado por cada agente (tamaño) están codificados en el procedimiento del ganador de la lotería. Si esos pasaron como entradas al procedimiento en su lugar, entonces el mismo procedimiento podría usarse para ejecutar diferentes loterías. Esto sería posible utilizando tareas de reportero. (Vea la sección de Tareas de la Guía de programación).
3.  Modelos Relacionados: El modelo de ejemplo de Rnd, en la sección de ejemplos de extensiones de los ejemplos de código, muestra cómo lograr resultados similares utilizando la extensión rnd incluida con NetLogo.

1. CODE[pic 1]

1. FIGURA

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1. VIRUS-VISUALIZACIÓN ALTERNATIVA

1. INFORMACIÓN

1. Este modelo es una visualización alternativa del modelo de Virus de la sección de Biología de la Biblioteca de Modelos de NetLogo. Utiliza las técnicas de visualización recomendadas en el artículo:

Kornhauser, D., Wilensky, U., y Rand, W. (2009). Pautas de diseño para la visualización de modelos basados en agentes. Revista de Sociedades Artificiales y Simulación Social (JASSS), 12 (2), 1.

1. ¿Qué es?: Este modelo simula la transmisión y perpetuación de un virus en una población humana. Esta versión incluye visualizaciones alternativas del modelo. Los biólogos ecológicos han sugerido una serie de factores que pueden influir en la supervivencia de un virus transmitido directamente dentro de una población. (Yorke, et al. "Estacionalidad y los requisitos para la perpetuación y erradicación de virus en poblaciones". Journal of Epidemiology, volumen 109, páginas 103-123)

1.  ¿Cómo funciona?: El modelo se inicializa con 150 personas, de las cuales 10 están infectadas. Las personas se mueven aleatoriamente por el mundo en uno de los tres estados: sanos pero susceptibles a la infección (verde), enfermos e infecciosos (rojo) y sanos e inmunes (gris). Las personas pueden morir de infección o de vejez. Cuando la población desciende por debajo de la "capacidad de carga" del entorno (establecida en 300 en este modelo), las personas sanas pueden producir crías sanas (pero susceptibles).

1. La densidad de la población

La densidad de población afecta la frecuencia con que las personas infectadas, inmunes y susceptibles entran en contacto entre sí. Puede cambiar el tamaño de la población inicial a través del control deslizante NÚMERO-PERSONAS.

1. Rotación de la población

A medida que los individuos mueren, algunos que mueren se infectarán, otros serán susceptibles y otros serán inmunes. Todos los nuevos individuos que nacen, reemplazando a los que mueren, serán susceptibles. Las personas pueden morir a causa del virus, cuyas probabilidades están determinadas por el control deslizante RECUPERACIÓN DE LA OPORTUNIDAD, o pueden morir de edad avanzada.

En este modelo, las personas mueren de vejez a la edad de 50 años. La tasa de reproducción es constante en este modelo. Cada turno, si no se ha alcanzado la capacidad de carga, cada individuo sano tiene un 1% de probabilidad de reproducirse.

1. Grado de Inmunidad

Si una persona ha sido infectada y se ha recuperado, ¿qué tan inmunes es al virus? A menudo asumimos que la inmunidad dura toda la vida y está asegurada, pero en algunos casos la inmunidad se desvanece con el tiempo y la inmunidad puede no ser absolutamente segura. En este modelo, la inmunidad es segura, pero solo dura un año.

1. Infecciosidad (o transmisibilidad)

¿Con qué facilidad se contagia el virus? Algunos virus con los que estamos familiarizados se propagan muy fácilmente. Algunos virus se propagan desde el contacto más pequeño cada vez. Otros (el virus del VIH, que es responsable del SIDA, por ejemplo) requieren un contacto significativo, quizás muchas veces, antes de que se transmita el virus. En este modelo, la infecciosidad está determinada por el control deslizante INFECCIOSA.

1. Duración de la infecciosidad

¿Cuánto tiempo está infectada una persona antes de que se recupere o muera? Este período de tiempo es esencialmente la ventana de oportunidad del virus para la transmisión a nuevos hosts. En este modelo, la duración de la infecciosidad está determinada por el control deslizante DURACIÓN.

1. Parámetros codificados

Cuatro parámetros importantes de este modelo se establecen como constantes en el código (consulte el procedimiento de configuración de constantes). Se pueden exponer como deslizadores si se desea. La vida útil de las tortugas se establece en 50 años, la capacidad de carga del mundo se establece en 300, la duración de la inmunidad se establece en 52 semanas, y la tasa de natalidad se establece en una probabilidad de 1 en 100 de reproducirse por tic cuando el El número de personas es menor que la capacidad de carga.

1. ¿Cómo se usa?

Cada "tick" representa una semana en la escala de tiempo de este modelo.

El control deslizante INFECCIOSA determina la probabilidad de que ocurra la transmisión del virus cuando una persona infectada y una persona susceptible ocupen el mismo parche. Por ejemplo, cuando el control deslizante se establece en 50, el virus se propagará aproximadamente una vez cada dos encuentros casuales.

El control deslizante DURACIÓN determina el número de semanas antes de que una persona infectada muera o se recupere.

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