Carrots and Dragons Une simulation proie-prédateur qui vous fera rêver ! (ou pas)

De nos jours, nous discutons régulièrement de l’impact de l’être humain sur son écosystème. Afin d’en garantir l’équilibre, l’étude des interactions entre les espèces dans leur milieu naturel est un sujet qui est intéressant à étudier. Cela permet de prédire l’effet qu’une modification humaine de l’écosystème aura sur celui-ci.

L’étude réalisée consiste à modéliser et simuler un écosystème naturel constitué de proies et de prédateurs afin d’observer les relations entre les individus. Pour cela, nous utilisons un modèle basé sur des agents possédants des caractéristiques propres à leur population ou espèce, chacun capable d’interagir les uns avec les autres. Ces derniers ont pour objectif de se nourrir et de se reproduire, en simple vivre et survivre. Elles possèdent toutes, dans ce but, d’interactions entre elles et avec leur environnement. L’étude se base sur la modification de ces caractéristiques dans le but de connaître celles qui avantageraient une espèce ou l’autre, mais également de se rapprocher de la réalité en simulant un écosystème simple. Cela nous a permis de découvrir l’influence de certains paramètres et que leurs variations pourraient être catastrophique pour de nombreuses espèces, et donc l’importance de garder intact au possible les milieux naturels dans lesquels les individus vivent ou de sauvegarder certaines espèces à tout prix dans un risque de dérèglement total de l’écosystème local. Dans notre cas, nous étudions la prédation entre une population de lapins et de renards en modifiant les caractéristiques disponibles pour changer le comportement d’une des espèces présentes.

Pour cela nous avons implémenté un programme python réutilisant la librairie Mesa. Celle-ci offre en plus d’un exemple d’implémentation de prédation bien utile en plus d’une visualisation simple et intuitive de l’évolution de nos agents. La simulation se déroule durant un certain nombre de pas durant lesquels chaque agent peut réaliser un certain nombre d’actions, telles que se déplacer ou se nourrir. L’utilisateur a la possibilité d’avancer la simulation à son rythme ainsi que de modifier une série de paramètres du modèle, tels que le nombre initial d’individus ou encore le gain de l’agent lors de la prédation. Un graphe affiche le nombre d’individus appartenant à chaque espèce au cours du temps de la simulation.