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\documentclass[11pt, a4paper]{article}
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% Préambule : packages utiles
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\usepackage[utf8]{inputenc}
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\usepackage[T1]{fontenc}
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\usepackage[french]{babel}
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\usepackage{graphicx}
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\usepackage{amsmath}
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\usepackage[a4paper, margin=2cm]{geometry}
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\usepackage[table]{xcolor}
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\usepackage{listings}
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\usepackage{hyperref} % hyperref se charge en dernier
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\graphicspath{ {./images/} }
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\definecolor{codebg}{HTML}{F6F8FA}
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\definecolor{codeframe}{HTML}{D0D7DE}
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\definecolor{kw}{HTML}{CF222E} % mots-clés C
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\definecolor{tp}{HTML}{0550AE} % types
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\definecolor{str}{HTML}{0A3069} % chaînes
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\definecolor{cmt}{HTML}{6E7781} % commentaires
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\definecolor{prep}{HTML}{8250DF} % préprocesseur
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\lstset{
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language=C,
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basicstyle=\ttfamily\small,
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keywordstyle=\color{kw}\bfseries,
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commentstyle=\color{cmt}\itshape,
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stringstyle=\color{str},
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backgroundcolor=\color{codebg},
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frame=single,
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rulecolor=\color{codeframe},
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numbers=left,
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numberstyle=\tiny\color{cmt},
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numbersep=8pt,
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breaklines=true,
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showstringspaces=false,
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tabsize=4,
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captionpos=b,
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% types et fonctions courantes du C
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morekeywords={size_t, uint8_t, uint32_t, uint64_t, NULL,
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malloc, free, printf, rand, srand,
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sqrt, log, cos, sin, M_PI},
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% directives du préprocesseur (le # reste gris, le mot est coloré)
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emph={include, define, ifndef, ifdef, endif, pragma},
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emphstyle=\color{prep}\bfseries
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}
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\title{Simulation de population de lapins \\ « Rabbit Hole »}
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\author{Aubin DORIVAL \\ F2 -- Promo 28}
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\date{\today}
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\begin{document}
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\maketitle
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\begin{center}
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\url{https://git.dukantic.fr/dukantic/Rabbit-s-Hole}\\[0.5cm]
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\includegraphics[width=0.7\textwidth]{draw_rabbit.jpg}
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\end{center}
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\section{Introduction}
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Le projet « Rabbit Hole » est une simulation de population de lapins.
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Elle vise à simuler la croissance de cette population en suivant certaines
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règles, tout en faisant abstraction d'autres paramètres. Tout au long du
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projet, j'ai globalement conservé les conditions et les probabilités
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fournies dans le sujet.
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\section{Règles}
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Tout d'abord, il faut définir les règles à suivre.
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\begin{itemize}
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\item taux de gestation de $50\%$ par mois ;
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\item $3$ à $6$ bébés par gestation, répartis de manière uniforme ;
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\item les bébés deviennent adultes entre le 5\ieme{} et le 8\ieme{} mois ;
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\item les adultes meurent avec un taux de $40\%$ par an, auquel s'ajoute
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$10\%$ par an à partir de 10 ans ;
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\item les bébés meurent avec un taux de $65\%$ par an, soit environ
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$5\%$ par mois pendant 7 mois en moyenne.
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\end{itemize}
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\begin{center}
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\includegraphics[width=\textwidth]{rabbit's_rules.png}
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\end{center}
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\section{Structure de données}
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Pour stocker les lapins, j'ai choisi de les classer par âge. En effet,
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toutes les règles sont basées sur l'âge : il suffit donc de compter les
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lapins par classe d'âge. Ma structure de données repose sur ce principe :
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un tableau par sexe, dont l'indice correspond à l'âge, ainsi que le nombre
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de lapines en gestation. Pour les bébés, j'ai exactement la même chose,
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si ce n'est que l'indice représente le mois plutôt que l'année. Pour les
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nombres, j'ai choisi un entier non signé de 128 bits (non disponible sur
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toutes les plateformes) afin de limiter au maximum les dépassements
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d'entier.
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\begin{figure}[htbp]
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\begin{lstlisting}[caption={Structure de données pour les lapins}, label={lst:struct}]
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#define N_MATURE (16)
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#define N_KITTEN (8)
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typedef struct rabbit_hole_s {
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__uint128_t male_mature[N_MATURE];
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__uint128_t female_mature[N_MATURE];
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__uint128_t female_litter;
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__uint128_t kitten_male[N_KITTEN];
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__uint128_t kitten_female[N_KITTEN];
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} rabbit_hole_t;
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\end{lstlisting}
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\end{figure}
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\section{Implémentation}
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Pour la génération de nombres aléatoires, j'utilise le générateur
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Mersenne Twister, associé à la méthode de Box-Muller. Dans un premier
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temps, j'effectuais un tirage aléatoire pour chaque probabilité et pour
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chaque lapin. Par exemple, pour la mort : pour chaque lapin, je tire un
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nombre aléatoire et je décide s'il meurt ou s'il survit. Cette approche
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était beaucoup trop lente : au bout de 9 à 10 ans simulés, les calculs
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prenaient déjà trop de temps. Je me suis alors dit que toutes mes
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probabilités suivaient des lois uniformes et que je pouvais donc les
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approximer par des gaussiennes grâce à la méthode de Box-Muller.
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Je n'utilise cette approximation que lorsque le nombre de lapins à
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traiter dépasse 100.
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\begin{figure}[htbp]
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\centering
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\begin{align*}
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R_{n,1},\, R_{n,2} &\gets \text{nombres aléatoires} \\
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X_1 &= \sqrt{-2 \ln R_{n,1}} \cdot \cos(2\pi R_{n,2}) \\
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X_2 &= \sqrt{-2 \ln R_{n,1}} \cdot \sin(2\pi R_{n,2})
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\end{align*}
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\caption{Méthode de Box-Muller}
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\label{fig:box-muller}
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\end{figure}
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La gaussienne générée par la méthode de Box-Muller est centrée en 0 et
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réduite (écart type 1). Dans mon cas, j'ai besoin de la centrer sur le
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nombre de lapins attendu. Pour cela, je calcule $\mu$, la moyenne de la
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valeur attendue, ainsi que $\sigma$, l'écart type de la gaussienne.
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\begin{figure}[htbp]
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\centering
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\begin{align*}
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\text{Loi binomiale (survies, sexes) : } \mathcal{B}(n, p) \\
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\mu_{\text{bin}} &= n \cdot p \\
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\sigma_{\text{bin}} &= \sqrt{n \cdot p \cdot (1-p)} \\[4pt]
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\text{Somme de $n$ lois uniformes (portées) : } \sum_{i=1}^{n} \mathcal{U}([a,b]) \\
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\mu_{\text{unif}} &= n \cdot \frac{a+b}{2} \\
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\sigma_{\text{unif}} &= \sqrt{\frac{n \cdot (b-a)^2}{12}} \\[4pt]
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\text{Tirage Box-Muller : } X_0 \sim \mathcal{N}(0,1) \\
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X_{\text{utilisable}} &= \mu + \sigma \cdot X_0
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\;\sim\; \mathcal{N}(\mu, \sigma^2)
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\end{align*}
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\caption{Décalage de la gaussienne par Box-Muller}
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\label{eq:decalage-gaussienne}
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\end{figure}
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\begin{figure}[htbp]
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\begin{lstlisting}[caption={Code des naissances}, label={lst:naissance}]
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if (rabbits->female_litter < 100) {
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for (i = 0; i < rabbits->female_litter; i++) {
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taille1 = 3 + (int)(4.0 * genrand_real2());
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for (int k = 0; k < taille1; k++) {
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if (genrand_real1() > 0.5) (*new_kitten_male)++;
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else (*new_kitten_female)++;
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}
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}
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}else {
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ul_mu_k = 4.5*(double)rabbits->female_litter; // 4.5 = (b+a)/2
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ul_sigma_k = sqrt(1.118 * (double)rabbits->female_litter); //(k*k-1)/12 = 1.118
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gauss(x_gauss);
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x_gauss[0] = CLAMP_BTW(x_gauss[0] * ul_sigma_k+ ul_mu_k, 0.0 , rabbits->female_litter * 9.0);
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ul_mu_sex = x_gauss[0] * 0.5;
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ul_sigma_sex = sqrt(ul_mu_sex * 0.5);
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x_gauss[1] = CLAMP_BTW(x_gauss[1] * ul_sigma_sex + ul_mu_sex , 0.0, rabbits->female_litter * 9.0);
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(*new_kitten_female) = (__uint128_t)roundl(x_gauss[1]) ;
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(*new_kitten_male) = (__uint128_t)roundl(x_gauss[0] - x_gauss[1]);
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}
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\end{lstlisting}
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\end{figure}
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\section{Statistiques}
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Pour collecter les statistiques, j'écris sur la sortie d'erreur (stderr)
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au format CSV, puis je redirige cette sortie vers un fichier afin de
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l'exploiter. J'inscris une nouvelle ligne chaque mois, contenant
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l'ensemble des nombres de ma structure. Pour afficher les nombres en
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\verb|__uint128_t|, il n'existe pas de format d'affichage par défaut,
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contrairement à \verb|uint64_t| par exemple (\verb|%llu|) : il a donc
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fallu réaliser un formatage manuel. Les graphiques obtenus permettent de
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vérifier que les règles posées au départ sont bien respectées.
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\begin{figure}[htbp]
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\centering
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\includegraphics[width=0.45\textwidth]{regle1_gestation}
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\includegraphics[width=0.45\textwidth]{regle2_distribution}
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\includegraphics[width=0.45\textwidth]{regle2_portees}
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\includegraphics[width=0.45\textwidth]{regle3_maturation}
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\includegraphics[width=0.45\textwidth]{regle4_mortalite_adultes}
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\includegraphics[width=0.45\textwidth]{regle5_survie_kittens}
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\caption{Vérification graphique des règles}
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\label{fig:regles}
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\end{figure}
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\section{Utilisation de l'IA}
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Pendant ce TP, l'IA a été utilisée pour :
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\begin{itemize}
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\item réaliser les graphiques (Python, avec NumPy et Matplotlib) ;
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\item vérifier la cohérence des valeurs retournées par la simulation ;
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\item m'aider à rédiger ce rapport (LaTeX, correction d'erreurs et de
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formulations en français).
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\end{itemize}
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Pour le reste du TP, aucune utilisation n'a été faite.
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\end{document} |