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# TP : Simulation Wa-Tor - Proies et Prédateurs
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## Introduction
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Wa-Tor est une simulation de type proie-prédateur. Dans une mer torique, évoluent des thons (*les proies*) et des requins (*les prédateurs*). Ces deux espèces se déplacent, se reproduisent, et interagissent selon des règles spécifiques.
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- Les requins doivent manger des thons pour survivre.
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- Les thons vivent éternellement tant qu'ils ne sont pas dévorés.
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## La Mer
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La mer est modélisée par une **grille torique à deux dimensions**.
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Chaque case de cette grille peut contenir :
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- Rien (*case vide*),
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- Un thon,
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- Un requin.
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Chaque case possède **quatre voisines** :
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- Nord (N),
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- Sud (S),
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- Est (E),
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- Ouest (O).
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## Les Poissons
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### Thons
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- **Caractéristique** : *Temps de gestation*.
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- **Initialisation** : à une valeur commune, appelée *durée de gestation des thons*.
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### Requins
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- **Caractéristiques** :
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1. *Temps de gestation*.
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2. *Énergie*.
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- **Initialisation** :
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- *Durée de gestation des requins*.
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- *Énergie des requins*.
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## Simulation et Comportements
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### Étapes d'une Simulation
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À chaque pas de simulation, une case est sélectionnée aléatoirement.
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Deux scénarios possibles :
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1. La case est vide : **Rien ne se passe**.
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2. La case est occupée : **Le poisson applique son comportement**.
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### Comportement des Thons
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1. **Déplacement**
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- Le thon choisit une case voisine libre au hasard.
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- Si aucune case libre, il reste sur place.
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2. **Reproduction**
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- Son *temps de gestation* diminue de 1.
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- Si ce temps atteint 0 :
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- Le thon se reproduit sur la case qu'il quitte (s'il s'est déplacé).
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- Son *temps de gestation* est réinitialisé.
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### Comportement des Requins
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1. **Énergie**
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- Le requin perd 1 point d'énergie.
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2. **Déplacement**
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- Il cherche une case voisine contenant un thon pour le manger.
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Si une telle case existe :
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- Il s'y déplace et mange le thon.
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- Son *énergie* est réinitialisée.
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- Sinon, il choisit une case voisine vide.
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- S'il n'y en a pas, il reste sur place.
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3. **Mort**
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- Si l'énergie du requin atteint 0, il meurt.
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4. **Reproduction**
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- Son *temps de gestation* diminue de 1.
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- Si ce temps atteint 0 :
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- Il se reproduit sur la case qu'il quitte (s'il s'est déplacé).
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- Son *temps de gestation* est réinitialisé.
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## Phénomènes Émergents
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La simulation peut générer des **cycles proies-prédateurs** si les paramètres sont bien choisis.
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### Paramètres Clés
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- *Temps de gestation des thons*.
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- *Énergie des requins*.
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- *Durée de gestation des requins*.
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Pour observer un cycle périodique, il faut respecter :
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**temps gestation des thons < énergie des requins < durée gestation des requins**.
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### Configuration Initiale
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- **30%** des cases occupées par des thons.
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- **10%** des cases occupées par des requins.
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Valeurs suggérées :
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- Temps gestation des thons : **2**.
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- Énergie des requins : **3**.
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- Durée gestation des requins : **5**.
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## Travail à Réaliser
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L’objectif est de programmer une simulation Wa-Tor sur un nombre donné de pas.
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### Étapes
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1. **Concevoir les structures de données**.
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2. **Décomposer le programme** en fonctions ou classes.
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3. **Programmer et tester** progressivement.
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### Questions Clés
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- Quels défis vos élèves pourraient-ils rencontrer ?
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- Quelles notions ce TP permet-il d’évaluer ?
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## Rendu Attendu
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- **L’activité complète en markdown**.
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- **Corrigé** détaillé.
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- **Notions abordées** dans l'activité.
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Déposez votre travail sur **GitLab** avec votre enseignant ajouté comme **développeur**.
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## Compléments
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### Affichage des Résultats
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Pour visualiser l'évolution de la mer, on peut afficher l'état de la grille tous les 100 pas, avec une petite pause entre chaque affichage :
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```python
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import time
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time.sleep(0.1) # pause de 1/10e de seconde
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```
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**Analyse des Populations**
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Ajoutez des variables globales pour suivre :
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• Nombre de thons.
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• Nombre de requins.
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Enregistrez ces données à chaque pas sous forme de triplets :
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(numéro du pas, nombre de thons, nombre de requins).
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**Tracé des Courbes**
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Utilisez pylab pour visualiser l’évolution des populations :
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```python
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`import pylab`
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`data_x = [pas1, pas2, ..., pasN]`
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`data_y1 = [nb_thons1, nb_thons2, ..., nb_thonsN]`
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`data_y2 = [nb_requins1, nb_requins2, ..., nb_requinsN]`
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`pylab.plot(data_x, data_y1, label="Thons")`
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`pylab.plot(data_x, data_y2, label="Requins")`
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`pylab.title("Évolution des populations")`
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|
`pylab.legend()`
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`pylab.show()`
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```
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