class Simulador():
def __init__(
self,
tamanho_matriz, #numero de linhas e colunas da matriz esférica
percentual_inicial_tipo1, #percentual inicial da população que será infectada tipo 1
percentual_inicial_tipo2, #percentual inicial da população que será infectada tipo 2
chance_infeccao, #chance que um infectado tipo 2 tem de infectar um indivíduo saudável
chance_infeccao_tipo2, #chance de um indivíduo infectado se tornar contagioso
chance_morte, #chance de um indivíduo tipo 2 morrer ao fim de uma atualização
atualizacoes_cura
): #número de atualizações necessárias para a cura de um indivíduo tipo 1 ou 2
self.num_atualizacoes = 0
self.individuos_infectados_tipo_2 = []
self.individuos_infectados_tipo_1 = []
self.individuos_curados = []
self.individuos_mortos = []
self.lista_matrizes_posicionamento = []
self.matriz_status = np.zeros([tamanho_matriz, tamanho_matriz],
dtype=int)
self.fabrica_individuo = Fabrica_individuo(chance_infeccao,
chance_infeccao_tipo2,
chance_morte,
atualizacoes_cura)
self.matriz_individuos = pd.DataFrame(columns=range(tamanho_matriz),
index=range(tamanho_matriz))
self.matriz_individuos.loc[:] = self.fabrica_individuo.criar_individuo(
Individuo.SADIO, (0, 0))
self.matriz_status[:] = Individuo.SADIO
#objeto que é responsável por validar a movimentação no grid n x n
self.matriz_esferica = Matriz_esferica(tamanho_matriz)
self.populacao_inicial = int(tamanho_matriz**2)
self.num_inicial_tipo2 = int(self.populacao_inicial *
percentual_inicial_tipo2)
self.num_inicial_tipo1 = int(self.populacao_inicial *
percentual_inicial_tipo1)
self.num_inicial_sadios = self.populacao_inicial - (
self.num_inicial_tipo2 + self.num_inicial_tipo1)
self.popular(tamanho_matriz)
dict = {
'num_sadios': self.num_inicial_sadios,
'num_infect_t1': self.num_inicial_tipo1,
'num_infect_t2': self.num_inicial_tipo2,
'num_curados': 0,
'num_mortos': 0
}
#dataframe que guardará os resultados de cada atualização
self.dataframe = pd.DataFrame(index=[0])
self.salvar_posicionamento()
def salvar_posicionamento(self):
self.lista_matrizes_posicionamento.append(self.matriz_status)
def verificar_infeccao(self, lista_infectantes):
lista_novos_infectados_tipo1 = []
lista_novos_infectados_tipo2 = []
#itera sobre sobre a lista de individuos que infectam e cada um realiza a tividade de infectar
for indice in lista_infectantes:
#busca os vizinhos do infectante atual
lista_vizinhos = self.matriz_esferica.get_vizinhos(
indice[0], indice[1])
#Para cada vizinho, se ele for sadio, é gerado um número aleatório para verificar se foi infectado
for vizinho in lista_vizinhos:
x = vizinho[0]
y = vizinho[1]
#verificação de SADIO
if self.matriz_status[x, y] == Individuo.SADIO:
#verificação do novo status
novo_status = self.matriz_individuos.loc[
indice[0], indice[1]].infectar()
#se for um infectado tipo 1
if novo_status == Individuo.INFECTADO_TIPO_1:
#adiciona na lista de novos tipo 1
lista_novos_infectados_tipo1.append((x, y))
#modifica o status do objeto recém infectado
self.matriz_individuos.loc[
x, y].status = Individuo.INFECTADO_TIPO_1
#modifica o status na matriz de status
self.matriz_status[x, y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_1
if novo_status == Individuo.INFECTADO_TIPO_2:
#adiciona na lista de novos tipo 2
lista_novos_infectados_tipo2.append((x, y))
#modifica o status do objeto recém infectado
self.matriz_individuos.loc[
x, y].status = Individuo.INFECTADO_TIPO_2
#modifica o status na matriz de status
self.matriz_status[x, y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_2
return lista_novos_infectados_tipo1, lista_novos_infectados_tipo2
def verificar_morte(self, lista_infectantes_tipo2):
lista_mortos = []
for indice in lista_infectantes_tipo2:
novo_status = self.matriz_individuos.loc[
indice[0], indice[1]].checagem_morte()
if novo_status == Individuo.MORTO:
lista_mortos.append(indice)
self.matriz_status[indice[0], indice[1]] = Individuo.MORTO
return lista_mortos
def verificar_cura(self, lista_infectantes):
lista_curados = []
for indice in lista_infectantes:
novo_status = self.matriz_individuos.loc[
indice[0], indice[1]].checagem_cura()
if novo_status == Individuo.CURADO:
lista_curados.append(indice)
self.matriz_status[indice[0], indice[1]] = Individuo.CURADO
return lista_curados
def iterar(self):
#Verifica os novos infectados a partir dos atuais infectantes na matriz
lista_novos_infectados_tipo1_1, lista_novos_infectados_tipo2_1 = self.verificar_infeccao(
self.individuos_infectados_tipo_1)
lista_novos_infectados_tipo1_2, lista_novos_infectados_tipo2_2 = self.verificar_infeccao(
self.individuos_infectados_tipo_2)
#Verifica morte dos tipo 2
lista_mortos = self.verificar_morte(self.individuos_infectados_tipo_2)
self.individuos_infectados_mortos
#retirar os mortos da lista de infectados tipo 2
###
"""
"""
#adiciona os novos mortos na lista geral de mortos
# self.individuos_infectados_mortos
#Verificar cura
lista_curados_tipo1 = verificar_cura(self.individuos_infectados_tipo_1)
lista_curados_tipo2 = verificar_cura(self.individuos_infectados_tipo_2)
#retirar os curados das lista de infectados tipo 1 e 2
"""
"""
#adiciona os novos curados na lista geral de curados
# self. #movimentar infectantes:
for i in range(len(self.individuos_infectados_tipo_1)):
self.individuos_infectados_tipo_1[i] = self.mover_infectante(
self.individuos_infectados_tipo_1[i])
for i in range(len(self.individuos_infectados_tipo_2)):
self.individuos_infectados_tipo_2[i] = self.mover_infectante(
self.individuos_infectados_tipo_2[i])
#adicionar os novos infectados tipo 1 e 2 para as respectivas listas
# self.individuos_infectados_tipo_2 = []
# self.individuos_infectados_tipo_1 = []
#salva os resultados da atualização no dataframe:
num_mortos = len(self.individuos_mortos)
num_curados = len(self.individuos_curados)
num_tipo_1 = len(self.individuos_infectados_tipo_1)
num_tipo_2 = len(self.individuos_infectados_tipo_2)
#salva a nova matriz de status
self.salvar_posicionamento()
#adiciona 1 ao número de atualizações realizadas na matriz
self.num_atualizacoes += 1
def popular(self, tamanho_matriz):
#lista de possíveis combinações de índices da matriz de dados
permutacoes = permutations(list(range(tamanho_matriz)), 2)
#conversão para lista de tuplas(x,y)
lista_indices = list(permutacoes)
#embaralhamento dos índices
random.shuffle(lista_indices)
#cria o primeiro tipo1:
indice = lista_indices.pop()
ind_x = indice[0]
ind_y = indice[1]
self.matriz_individuos.loc[
ind_x, ind_y] = self.fabrica_individuo.criar_individuo(
Individuo.INFECTADO_TIPO_1, (ind_x, ind_y))
#self.matriz_individuos[ind_x, ind_y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_1
self.individuos_infectados_tipo_1.append((ind_x, ind_y))
self.matriz_status[ind_x, ind_y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_1
#cria o restante dos tipos 1
for i in range(1, self.num_inicial_tipo1):
indice = lista_indices.pop()
ind_x = indice[0]
ind_y = indice[1]
self.matriz_individuos.loc[
ind_x, ind_y] = self.fabrica_individuo.criar_individuo(
Individuo.INFECTADO_TIPO_1, (ind_x, ind_y))
#self.matriz_individuos[ind_x, ind_y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_1
self.individuos_infectados_tipo_1.append((ind_x, ind_y))
self.matriz_status[ind_x, ind_y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_1
#cria o restante dos tipo 2:
for indice in range(self.num_inicial_tipo2):
indice = lista_indices.pop()
ind_x = indice[0]
ind_y = indice[1]
self.matriz_individuos.loc[
ind_x, ind_y] = self.fabrica_individuo.criar_individuo(
Individuo.INFECTADO_TIPO_2, (ind_x, ind_y))
#self.matriz_individuos[ind_x, ind_y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_1
self.individuos_infectados_tipo_2.append((ind_x, ind_y))
self.matriz_status[ind_x, ind_y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_2
def mover_infectante(self, indice):
pos_x, pos_y = indice[0], indice[1]
rng_posicao = random.random()
if rng_posicao <= 0.25:
#move pra cima
pos_x -= 1
elif rng_posicao <= 0.5:
#move pra baixo
pos_x += 1
elif rng_posicao <= 0.75:
#move para esquerda
pos_y -= 1
else:
#move para direita
pos_y += 1
novo_x, novo_y = self.matriz_esferica.validar(pos_x, pos_y)
#troca os valores no dataframe
aux = self.matriz_individuos.loc[novo_x, novo_y]
self.matriz_individuos.loc[novo_x,
novo_y] = self.matriz_individuos.loc[pos_x,
pos_y]
self.matriz_individuos.loc[pos_x, pos_y] = aux
#troca os valores na matriz de status
aux = self.matriz_status[novo_x, novo_y]
self.self.matriz_status[novo_x, novo_y] = self.matriz_status[pos_x,
pos_y]
self.self.matriz_status[pos_x, pos_y] = aux
return (novo_x, novo_y)
class Simulador():
def __init__(
self,
tamanho_matriz, #numero de linhas e colunas da matriz esférica
percentual_inicial_tipo1, #percentual inicial da população que será infectada tipo 1
percentual_inicial_tipo2, #percentual inicial da população que será infectada tipo 2
chance_infeccao, #chance que um infectado tipo 2 tem de infectar um indivíduo saudável
chance_infeccao_tipo2, #chance de um indivíduo infectado se tornar contagioso
chance_morte, #chance de um indivíduo tipo 2 morrer ao fim de uma atualização
atualizacoes_cura): #número de atualizações necessárias para a cura de um indivíduo tipo 1 ou 2
self.num_atualizacoes = 0
self.individuos_infectados_tipo_2 = []
self.individuos_infectados_tipo_1 = []
self.individuos_infectados_curados = []
self.individuos_infectados_mortos = []
self.lista_matrizes_posicionamento = []
self.matriz_status = np.zeros([tamanho_matriz,tamanho_matriz])
self.fabrica_individuo = Fabrica_individuo(
chance_infeccao,
chance_infeccao_tipo2,
chance_morte,
atualizacoes_cura)
self.matriz_individuos = pd.DataFrame(columns=range(tamanho_matriz), index=range(tamanho_matriz))
self.matriz_individuos.loc[:] = self.fabrica_individuo.criar_individuo(Individuo.SADIO,(0,0))
self.matriz_status[:] = Individuo.SADIO
#objeto que é responsável por validar a movimentação no grid n x n
self.matriz_esferica = Matriz_esferica(tamanho_matriz)
self.populacao_inicial = int(tamanho_matriz**2)
self.num_inicial_tipo2 = int(self.populacao_inicial * percentual_inicial_tipo2)
self.num_inicial_tipo1 = int(self.populacao_inicial * percentual_inicial_tipo1)
self.num_inicial_sadios = self.populacao_inicial - (self.num_inicial_tipo2 + self.num_inicial_tipo1)
self.popular(tamanho_matriz)
dict = {
'num_sadios':self.num_inicial_sadios,
'num_infect_t1':self.num_inicial_tipo1,
'num_infect_t2':self.num_inicial_tipo2,
'num_curados':0,
'num_mortos':0}
#dataframe que guardará os resultados de cada atualização
self.dataframe = pd.DataFrame(dict, index = [0])
self.salvar_posicionamento()
def salvar_posicionamento(self):
self.lista_matrizes_posicionamento.append(self.matriz_status)
def popular(self, tamanho_matriz):
#lista de possíveis combinações de índices da matriz de dados
permutacoes = permutations(list(range(tamanho_matriz)),2)
#conversão para lista de tuplas(x,y)
lista_indices = list(permutacoes)
#embaralhamento dos índices
random.shuffle(lista_indices)
print(len(lista_indices))
#cria o primeiro tipo1:
indice = lista_indices.pop()
ind_x = indice[0]
ind_y = indice[1]
self.matriz_individuos.loc[ind_x,ind_y] = self.fabrica_individuo.criar_individuo(Individuo.INFECTADO_TIPO_1,(ind_x,ind_y))
#self.matriz_individuos[ind_x, ind_y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_1
self.individuos_infectados_tipo_1.append((ind_x,ind_y))
self.matriz_status[ind_x,ind_y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_1
#cria o restante dos tipos 1
for i in range(1,self.num_inicial_tipo1):
indice = lista_indices.pop()
ind_x = indice[0]
ind_y = indice[1]
self.matriz_individuos.loc[ind_x,ind_y] = self.fabrica_individuo.criar_individuo(Individuo.INFECTADO_TIPO_1,(ind_x,ind_y))
#self.matriz_individuos[ind_x, ind_y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_1
self.individuos_infectados_tipo_1.append((ind_x,ind_y))
self.matriz_status[ind_x,ind_y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_1
#cria o restante dos tipo 2:
for indice in range(self.num_inicial_tipo2):
indice = lista_indices.pop()
ind_x = indice[0]
ind_y = indice[1]
self.matriz_individuos.loc[ind_x,ind_y] = self.fabrica_individuo.criar_individuo(Individuo.INFECTADO_TIPO_2,(ind_x,ind_y))
#self.matriz_individuos[ind_x, ind_y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_1
self.individuos_infectados_tipo_2.append((ind_x,ind_y))
self.matriz_status[ind_x,ind_y] = Individuo.INFECTADO_TIPO_2
def mover_infectado(self, individuo: Individuo):
pos_x, pos_y = individuo.posicao[0], individuo.posicao[1]
rng_posicao = random.random()
if rng_posicao <=0.25:
#move pra cima
pos_x -= 1
elif rng_posicao <=0.5:
#move pra baixo
pos_x += 1
elif rng_posicao <=0.75:
#move para esquerda
pos_y -= 1
else:
#move para direita
pos_y += 1
novo_x, novo_y = self.matriz_esferica.validar(pos_x, pos_y)
#troca os valores no dataframe
aux = self.matriz_individuos.loc[novo_x, novo_y]
self.matriz_individuos.loc[novo_x, novo_y] = self.matriz_individuos.loc[pos_x, pos_y]
self.matriz_individuos.loc[pos_x, pos_y] = aux
#troca os valores na matriz de status
aux = self.matriz_status[novo_x, novo_y]
self.self.matriz_status[novo_x, novo_y] = self.matriz_status[pos_x, pos_y]
self.self.matriz_status[pos_x, pos_y] = aux
return (novo_x, novo_y)
