universidade presbiteriana mackenzie programa de...
TRANSCRIPT
UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
UMA ANÁLISE ECOLÓGICA E EVOLUTIVA DOS LAGARTOS EM
UM SIMULADOR PARA O JOGO CALANGOS
Aluno: Venyton Nathan Leandro Izidoro
Orientador: Prof. Dr. Leandro Nunes de Castro
São Paulo
Junho de 2012
Documento de dissertação apresentado ao Programa
de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da
Universidade Presbiteriana Mackenzie, como
requisito parcial para a obtenção do título de Mestre
em Engenharia Elétrica.
Área de Concentração: Engenharia da Computação.
I98a Izidoro, Venyton Nathan Leandro.
Uma análise ecológica e evolutiva dos lagartos em um simulador
para o jogo calangos. / Venyton Nathan Leandro Izidoro. – 2012.
91 f. : il.; 30 cm.
Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) –
Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2012.
Orientador: Leandro Nunes de Castro
Bibliografia: f. 88-91.
1. Computação natural. 2. Algoritmos evolutivos. 3. Simuladores. 4. Jogos
eletrônicos educacionais. I. Título.
CDD 794.81676
Resumo
O jogo eletrônico educativo Calangos é baseado na modelagem de um caso ecológico real
relativo aos lagartos que habitam a região das Dunas do Médio São Francisco, no Estado da
Bahia. O objetivo final do jogo é possibilitar ao estudante interagir com um ambiente que
promova uma compreensão adequada de processos ecológicos e evolutivos da natureza. O
jogo deve funcionar como ferramenta de apoio ao ensino e aprendizagem de ecologia e
evolução no nível médio de escolaridade. Para que o Calangos atinja esse objetivo conceitos
centrais de evolução e ecologia deverão ser incorporados adequadamente ao jogo. Nesse
sentido, o primeiro desafio científico do projeto, que antecede aos desafios tecnológicos de
desenvolvimento de jogos propriamente ditos, está relacionado à como modelar a dinâmica
das populações e a biologia evolutiva no contexto do Calangos. Para investigar estes aspectos
de forma independente do jogo, essa dissertação propõe um simulador para o Calangos, assim
como uma modelagem genético-evolutiva para os lagartos e, na sequência, realiza um
conjunto de experimentos que permitem analisar a ecologia e evolução dos lagartos no
ambiente simulado. Mais especificamente, são propostos quatro cenários experimentais e três
níveis de dificuldade ambiental para cada cenário, que permitirão analisar cuidadosamente a
dinâmica das populações e influência da evolução na fecundidade e longevidade de
populações de lagartos localizadas dentro do ambiente de simulação. Os resultados mostram
que em um ambiente equilibrado e sem predadores é possível observar um equilíbrio
dinâmico das populações, em um formato típico dos modelos clássicos de dinâmica
populacional baseados nas equações de Lotka-Volterra. Por outro lado, observa-se também
que em ambientes mais hostis contendo grande quantidade de predadores a capacidade de
evolução dos lagartos permite a sobrevivência da espécie no ambiente, o que não ocorre caso
os lagartos não possam evoluir durante as simulações. No contexto do jogo Calangos, os
resultados apresentados aqui servem como a prova de conceito inicial necessária para a
modelagem computacional dos lagartos a serem incorporados no jogo.
Palavras-chave: Computação Natural, Algoritmos Evolutivos, Simuladores, Jogos
Eletrônicos Educacionais.
Abstract
The educational game Calangos is based on the ecological modeling of a real case of lizards
that inhabit the Dunes of the Middle São Francisco River, in the state of Bahia - Brazil. The
goal of the game is to enable students to interact with an environment that promotes a proper
understanding of ecological and evolutionary processes. The game should serve as a tool to
support the teaching and learning of ecology and evolution to high school students. For the
Calangos Game to achieve this goal, central concepts of evolution and ecology should be
properly incorporated in the game. Thus, the first scientific challenge of the project, in
addition to the technological challenge of developing the game itself, is related to modeling
the population dynamics and evolutionary biology in the context of Calangos. To investigate
these aspects independently of the game, this dissertation proposes a simulator for Calangos,
as well as a genetic-evolutionary model for the lizards. Furthermore, it performs a set of
experiments that examine the ecology and evolution of the lizards in the proposed simulated
environment. More specifically, four experimental scenarios and three difficulty levels for
each environmental scenario are proposed to carefully analyze the dynamics of populations
and the influence of the evolution on the fertility and longevity of lizards’ populations located
within the simulated environment. The results clearly show that in a balanced environment
without predators it is possible to observe a dynamic equilibrium of populations in a typical
Lotka-Volterra model of population dynamics. On the other hand, it is also observed that in
the most hostile environments containing large numbers of predators, the capability of
evolution allows the lizard species to survive in the environment, which does not occur if the
lizards’ evolution is disabled during the simulations. In the context of the Calangos game, the
results presented here serve as the initial proof of concept necessary for the modeling of the
lizards to be incorporated in the game.
Keywords: Natural Computing, Evolutionary Algorithms, Simulators, Educational
Videogames.
Agradecimentos
Agradeço primeiramente a Deus pela vida, por estar sempre no meu caminho,
iluminando, protegendo, proporcionando oportunidades e guiando as escolhas certas.
Aos meus pais: Reni de Fátima Machado Izidoro e Sergio Francisco Izidoro, que foram a
base de tudo pra mim, na educação e no apoio aos momentos difíceis com força, confiança,
amor e carinho, ensinando-me a persistir nos meus objetivos e ajudando a alcançá-los.
Aos meus grandes amigos Luiz Henrique Gonçalves e Willyan Abilhoa.
À minha companheira Mônica Ikeda.
À minha irmã Dayane Izidoro pelo carinho, dedicação, amor e tolerância.
Ao meu orientador Prof. Dr. Leandro Nunes de Castro pelo apoio e inúmeras
contribuições a este trabalho.
Aos integrantes do grupo de pesquisa do Laboratório de Computação Natural Abilio
Coelho, Alexandre Szabo, Ana Carolina Lima, Daniel Gomes Ferrari, Danilo Souza da
Cunha, Diego Duarte Almeida, Emanuel Maués Tavares, Rafael Silveira Xavier e Willyan
Daniel Abilhoa, pelo apoio, amizade, companheirismo e auxílio nos momentos de dificuldade.
Aos integrantes do projeto Calangos Prof. Dr. Ângelo Conrado Loula, Prof. Dr. Charbel
Niño El-Hani, Diego Duarte Almeida e Emanuel Maués Tavares.
A todos os professores e membros do Programa de Pós-graduação em Engenharia
Elétrica da Universidade Presbiteriana Mackenzie pelo excelente trabalho.
Ao CNPQ, ao MackPesquisa, à FINEP e à Fapesp pelo apoio financeiro ao projeto.
Sumário
1 INTRODUÇÃO .................................................................................................................. 9
1.1 OBJETIVOS .............................................................................................................. 10
1.2 ORGANIZAÇÃO DO DOCUMENTO ..................................................................... 11
2 REFERENCIAL TEÓRICO ............................................................................................. 13
2.1 O JOGO CALANGOS ............................................................................................... 13
2.2 DINÂMICA DAS POPULAÇÕES ........................................................................... 17
2.3 BIOLOGIA EVOLUTIVA ........................................................................................ 20
2.4 ALGORITMOS EVOLUTIVOS ............................................................................... 22
2.5 SIMULADORES ....................................................................................................... 30
3 MATERIAIS E MÉTODOS ............................................................................................. 33
3.1 O AMBIENTE DE SIMULAÇÃO PROPOSTO ...................................................... 33
3.1.1 Elementos das Simulações.................................................................................. 35
3.1.2 Interface .............................................................................................................. 40
3.2 MODELAGEM GENÉTICA DOS LAGARTOS ..................................................... 41
3.2.1 Codificação Genética .......................................................................................... 41
3.2.2 Reprodução, Cruzamento e Mutação.................................................................. 43
4 SIMULAÇÕES ................................................................................................................. 45
4.1 PARAMETRIZAÇÃO ............................................................................................... 45
4.2 RESULTADOS E DISCUSSÃO ............................................................................... 48
4.2.1 Cenário 1: Ambiente Sem Predadores e Sem Evolução ..................................... 48
4.2.2 Cenário 2: Ambiente Sem Predadores e Com Evolução .................................... 55
4.2.3 Cenário 3: Ambiente Com Predadores e Sem Evolução .................................... 65
4.2.4 Cenário 4: Ambiente Com Predadores e Com Evolução ................................... 70
4.3 RESUMO GERAL DOS RESULTADOS EXPERIMENTAIS ................................ 81
5 CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS ................................................................. 86
REFERÊNCIAS ....................................................................................................................... 88
Lista de Figuras
Figura 1: Captura de tela da Fase 1 do jogo. ............................................................................ 15
Figura 2: Flutuações nas populações de linces e lebres no norte do Canada entre 1845 e 1935
(PURVES; ORIANS, 1992). .................................................................................................... 18
Figura 3: Comportamento cíclico da relação presa-predador no modelo de Lotka-Volterra
(RICKLEFS, 2010). .................................................................................................................. 19
Figura 4: Esquema geral de um algoritmo evolutivo em pseudocódigo. Tradução e adaptação
de (EIBEN; SMITH, 2003). ..................................................................................................... 24
Figura 5: Exemplos de mecanismos de codificação de genótipos............................................ 26
Figura 6: Operadores de cruzamento de um ponto, n-pontos, uniforme e de média ponderada
(EIBEN; SMITH, 2003). .......................................................................................................... 27
Figura 7: Exemplos ilustrados de operadores de mutação. ...................................................... 29
Figura 8: Exemplo de reticulado bidimensional, no qual cada tipo de célula representa um
elemento diferente. ................................................................................................................... 33
Figura 9: Exemplo da movimentação de um lagarto (célula cinza escuro) com velocidade de
duas células por iteração, indo na direção de um alimento (célula cinza claro listrada) no
reticulado bidimensional........................................................................................................... 34
Figura 10: Máquinas de estados dos lagartos (a) e predadores (b). .......................................... 38
Figura 11: Campo de visão de um lagarto. A região quadrada 3×3 ao centro representa o
campo de atuação, dentro do qual o lagarto pode interagir com objetos. As outras áreas
representam as coordenadas geográficas indicadas e a região dentro da qual o lagarto percebe
outros objetos (predadores, alimentos e coespecíficos)............................................................ 39
Figura 12: Tela do simulador. A tela no canto esquerdo superior mostra a animação da
simulação em execução. Logo abaixo há um painel de controle e alguns dados da simulação
em forma textual atualizados periodicamente. As telas à direita apresentam gráficos
atualizados em tempo real, exibindo o tamanho da população de lagartos e de predadores, a
quantidade de machos e fêmeas, as variações nos tamanhos dos corpos, cabeças e velocidade
dos lagartos, os tamanhos dos alimentos do ambiente, as dietas preferenciais e as causas das
mortes dos lagartos. .................................................................................................................. 40
Figura 13: Exemplo de cromossomo de um lagarto. ................................................................ 43
Figura 14: Cromossomo dos lagartos em cenários sem evolução formado pelos valores
médios do domínio de cada gene. ............................................................................................. 46
Figura 15: Comparativo entre a população de lagartos e a quantidade de alimentos em uma
simulação do Cenário1 nos ambientes favorável, equilibrado e hostil..................................... 49
Figura 16: Comparativo entre as causas de mortes dos lagartos nas simulações do Cenário 1
nos ambientes favorável, equilibrado e hostil. ......................................................................... 50
Figura 17: Comparativo entre o tamanho médio dos dois tipos de alimentos nas simulações do
Cenário 1 nos ambientes favorável, equilibrado e hostil. ......................................................... 51
Figura 18: Comparativo entre a quantidade de insetos e vegetais nas simulações do Cenário1
nos ambientes favorável, equilibrado e hostil. ......................................................................... 52
Figura 19: Comparativo entre a quantidade de filhos gerados a cada iteração nas simulações
do Cenário 1. ............................................................................................................................ 53
Figura 20: Comparativo entre a longevidade média dos lagartos a cada iteração nas
simulações do Cenário 1. .......................................................................................................... 54
Figura 21: Comparativo entre a população de lagartos e a quantidade de alimentos nas
simulações do Cenário 2. .......................................................................................................... 56
Figura 22: Comparativo entre a longevidade média dos lagartos nas simulações do Cenário 2
para os ambientes favorável, equilibrado e hostil..................................................................... 57
Figura 23: Convergência evolutiva dos limiares de energia e hidratação do Cenário 2. ......... 58
Figura 24: Comparativo entre a quantidade de filhos gerados por iteração no Cenário 2. ...... 59
Figura 25: Comparativo entre a evolução da velocidade dos lagartos nos três tipos de
ambiente do Cenário 2. ............................................................................................................. 60
Figura 26: Comparativo entre a evolução do tamanho dos corpos e cabeças dos lagartos no
Cenário 2. ................................................................................................................................. 61
Figura 27: Comparativo entre o tamanho dos corpos dos lagartos e o tamanho médio dos
insetos e vegetais das simulações do Cenário 2. ...................................................................... 62
Figura 28: Comparativo entre os motivos das mortes dos lagartos no Cenário 2. ................... 63
Figura 29: Comparativo da preferência dos lagartos por insetos e vegetais nas simulações do
Cenário 2. ................................................................................................................................. 64
Figura 30: Comparativo entre a população de lagartos e predadores no Cenário 3. ................ 65
Figura 31: Comparativo entre a população de lagartos e a quantidade média de alimentos no
Cenário 3. ................................................................................................................................. 66
Figura 32: Comparativo entre as causas das mortes dos lagartos no Cenário 3. ...................... 67
Figura 33: Comparativo entre a longevidade média dos lagartos no Cenário 3. ...................... 68
Figura 34: Comparativo entre a quantidade média de filhos gerados por iteração no Cenário 3.
.................................................................................................................................................. 69
Figura 35: Comparativo entre os tamanhos da população de predadores e lagartos no Cenário
4. ............................................................................................................................................... 71
Figura 36: Comparativo entre a quantidade de alimentos e o tamanho da população de
lagartos no Cenário 4. ............................................................................................................... 72
Figura 37: Comparativo entre a quantidade de filhos por iteração no Cenário 4. .................... 73
Figura 38: Comparativo entre a quantidade a longevidade dos lagartos no Cenário 4. ........... 74
Figura 39: Comparativo entre a convergência evolutiva da velocidade dos lagartos nos
ambientes do Cenário 4. ........................................................................................................... 75
Figura 40: Comparativo os motivos das mortes dos lagartos no Cenário 4. ............................ 76
Figura 41: Comparativo entre os tamanhos dos corpos e cabeças dos lagartos no Cenário 4.. 77
Figura 42: Comparativo entre o tamanho dos alimentos do Cenário 4. ................................... 78
Figura 43: Comparativo entre a preferência dos lagartos pelos tipos de alimentos do Cenário
4. ............................................................................................................................................... 79
Figura 44: Comparativo entre a quantidade de insetos e vegetais no Cenário 4. ..................... 80
Figura 45: Comparativo entre os limiares mínimos de energia e hidratação Cenário 4. .......... 81
9
1 INTRODUÇÃO
Jogos eletrônicos possuem um grande potencial como ferramenta de apoio a experiências
imersivas de aprendizagem. Eles fornecem diversas possibilidades para se comunicar conceitos
complexos através de uma ferramenta que coloca a descoberta na raiz do processo de
aprendizagem. Os estudantes-jogadores sentem-se motivados a aprender, pois o próprio
ambiente do jogo fornece experiências ativas e tem a capacidade de fornecer uma motivação
intrínseca. Jogos eletrônicos estão crescendo rapidamente, principalmente devido ao
desenvolvimento de jogos para plataformas móveis (smartphones e tablets), e vêm ganhando
importância como ferramenta para apoio ao ensino e aprendizagem de conceitos específicos
(SQUIRE, 2008).
O Projeto Calangos é um projeto de pesquisa e desenvolvimento de um jogo eletrônico
educativo que envolve três universidades brasileiras: Universidade Presbiteriana Mackenzie
(UPM), Universidade Federal da Bahia (UFBA) e Universidade Estadual de Feira de Santana
(UEFS). O jogo eletrônico educativo, denominado Calangos, deve funcionar como ferramenta
de apoio ao ensino e aprendizagem de ecologia e evolução no nível médio de escolaridade.
Não se trata de um jogo de exposição direta de conteúdos a serem aprendidos pelo
estudante-jogador, mas de aprendizagem decorrente da experiência na tentativa de resolver
situações-problema. Para criar a situação-problema na qual os conceitos em foco de fato são
relevantes, o jogo deve simular o cenário e sua dinâmica de forma a permitir que a estratégia de
jogo desenvolvida pelo jogador melhore à medida em que ele compreende os conceitos e aplica
o que aprendeu.
O jogo Calangos é baseado na modelagem de um caso ecológico real, situado no
contexto das Dunas do Médio São Francisco, no Estado da Bahia, investigado por
pesquisadores brasileiros (e.g., ROCHA; RODRIGUES, 2005), e tem como personagens
principais os lagartos endêmicos desse ecossistema. O ensino da teoria da evolução Darwiniana
foi escolhido como um dos temas do jogo, pois é considerado fundamental não só para a
compreensão de modelos clássicos da biologia, mas também na educação para a cidadania, em
particular, para a tomada de decisões em situações sóciocientíficas (SADLER, 2005). Logo, o
jogo Calangos traz em si a vantagem, em termos educacionais, de que se baseia em um
ecossistema real e bem característico do nordeste brasileiro. Essa inspiração em um caso
ecológico real visa, principalmente, criar situações autênticas e significativas para os alunos,
um requisito importante para a aprendizagem.
10
Contudo, é um trabalho complexo projetar e desenvolver um jogo capaz de representar
de forma acurada conceitos específicos a serem transmitidos e, ao mesmo tempo, tornar o jogo
suficientemente atraente e capaz de prender a atenção dos estudantes-jogadores. Por essa razão,
o foco desta dissertação é neste primeiro elemento de projeto, ou seja, na representação acurada
dos conceitos de ecologia e evolução do Calangos. Para que isso seja possível, essa dissertação
propõe um simulador computacional para o jogo. O simulador servirá como um ambiente
virtual que permite a observação dos comportamentos dos lagartos em cenários distintos, cada
qual composto por ambientes com variados graus de dificuldade. Especificamente sobre a
evolução e ecologia dos lagartos, este projeto propõe também uma modelagem genética para os
lagartos que permitirá que eles evoluam com o passar das gerações e, consequentemente,
tornem-se melhor adaptados aos cenários e ambientes de avaliação.
O simulador proposto foi desenvolvido de maneira independente do jogo em linguagem
Java e foi idealizado um conjunto de cenários de simulação que visam permitir uma
compreensão mais profunda dos aspectos ecológicos a serem incorporados no jogo Calangos,
sequência natural do presente projeto de pesquisa.
1.1 OBJETIVOS
O desenvolvimento do jogo Calangos requer conhecimentos e habilidades inter- e
multidisciplinares, permeando as áreas de biologia, ensino, computação e engenharia, dentre
outras. O jogo foi idealizado para transcorrer em ambiente 3D e considerar diversos aspectos
do ambiente natural a ser simulado. Além disso, os comportamentos dos agentes no ambiente
devem ser razoavelmente fieis a seus comportamentos reais, de maneira a permitir que os
estudantes-jogadores sejam capazes de absorver os conceitos tratados no jogo. Iniciar o projeto
a partir do desenvolvimento do próprio jogo e considerando todas essas habilidades e variáveis
poderia ser uma estratégia muito custosa e correções de erro poderiam estar sujeitas a elevados
níveis de complexidade. Por essa razão, a proposição de um simulador como uma plataforma
genérica de experimentação da dinâmica dos agentes e suas interações com o ambiente torna-se
um elemento estratégico de desenvolvimento do projeto como um todo.
Toda a modelagem genético-evolutiva, ambiental e comportamental do Calangos
precisa ser validada experimentalmente antes de ser incorporada ao jogo. Assim, além de
propor tal modelagem para os agentes que comporão o Calangos, esta dissertação realizará um
vasto conjunto experimental por meio do simulador, capaz de validar a modelagem proposta e
analisar possíveis comportamentos emergentes das interações entre os agentes e desses com o
11
ambiente. Esse trabalho visa fazer parte da pesquisa e desenvolvimento relacionado a passagem
do tempo ecológico para o tempo evolutivo do jogo. Dada a ênfase nas Fases 3 e 4 do jogo, o
trabalho envolve uma contribuição tecnológica e outra científica. Especificamente, a
dissertação possui os seguintes objetivos:
1. Desenvolver um ambiente de simulação e testes para o Calangos. Isso se deve ao fato de
que testar todos os principais aspectos evolutivos e populacionais do Calangos no
ambiente original 3D é consideravelmente mais custoso sob o ponto de vista
computacional. Por essa razão, um ambiente de simulação simplificado vem sendo
desenvolvido. Esse ambiente de simulação também funcionará como plataforma para a
prototipagem da parte evolutiva do jogo.
2. Investigar o comportamento evolutivo dos lagartos nos níveis individual e populacional
dentro do ambiente de simulação. Nessa etapa são aplicados algoritmos evolutivos para
simular o comportamento evolutivo de populações de lagartos sob diferentes condições
ambientais. Essa investigação envolve a proposição de uma modelagem computacional
das estruturas que representarão os lagartos virtuais (codificação genotípica dos
lagartos), operadores genéticos adequados a essas estruturas e reprodução dos lagartos
no ambiente e, por fim, a simulação das populações para estudo do impacto das
diferentes características no nível de adaptabilidade populacional.
1.2 ORGANIZAÇÃO DO DOCUMENTO
Essa dissertação está organizada em cinco capítulos, como detalhado a seguir.
O Capítulo 1 faz uma introdução ao tema da dissertação, sua motivação, objetivos e
descreve a organização do documento.
O Capítulo 2 traz o referencial teórico do texto, contendo embasamentos sobre os
aspectos do jogo Calangos (Seção 2.1), o caso biológico que inspirou o jogo, noções sobre
dinâmica de populações (Seção 2.2), biologia evolutiva (Seção 0), algoritmos evolutivos (Seção
2.4) e simuladores (Seção 2.5).
O Capítulo 3 apresenta a proposta de um simulador para o Calangos. É dada uma
explicação detalhada do funcionamento e desenvolvimento do simulador (Seção 3.1) e a
modelagem genética dos lagartos (Seção 3.2).
12
O Capítulo 4 apresenta os materiais e métodos usados nos experimentos de análise
comportamental dos agentes, assim como os resultados obtidos e discussões.
A dissertação é concluída no Capítulo 5 com uma discussão sobre o desenvolvimento
do simulador e os resultados experimentais, além de fornecer temas de trabalhos futuros.
13
2 REFERENCIAL TEÓRICO
Essa dissertação propõe um simulador para o Calangos capaz de permitir a realização de
estudos sobre a ecologia e evolução dos lagartos do jogo. Para que o simulador pudesse ser
desenvolvido e os experimentos envolvendo as dinâmicas populacionais dos lagartos nas Dunas
do médio São Francisco, com e sem evolução, pudessem ser realizados e discutidos, todo um
arcabouço conceitual precisou ser estudado. Especificamente, foi necessário investigar
conceitos associados à dinâmica das populações em ambientes naturais, biologia evolutiva,
algoritmos evolutivos e simuladores. Este capítulo inicia com uma revisão geral sobre o jogo
Calangos, relevante para um melhor entendimento do simulador e seus componentes, e segue
com uma revisão conceitual sobre cada um desses temas, discursando sobre os aspectos
necessários e suficientes ao desenvolvimento do simulador e condução dos experimentos.
2.1 O JOGO CALANGOS
Calangos é um jogo educacional inspirado em um caso biológico real que valoriza a fauna
brasileira e o conhecimento produzido pela comunidade acadêmica nacional. Além disso, a
fonte de inspiração reflete uma das regiões de preservação biológica mais importantes da
caatinga (PRENSKY, 2001). Neste capítulo serão apresentados uma visão geral do jogo, o caso
real no qual ele foi inspirado e as quatro fases que o compõem.
As dunas do rio São Francisco formam uma das mais destacadas paisagens da caatinga
brasileira, localizadas em uma faixa de terra que apresenta clima árido e semiárido, se
estendendo do Raso da Catarina até o Vale do Rio São Francisco. Situadas principalmente no
estado da Bahia, essas dunas representam a região da caatinga com maior nível de endemismos
conhecida. Nelas são encontradas diversas espécies de lagartos, serpentes, aves, pequenos
mamíferos e plantas.
A maior diversidade da fauna da região é formada principalmente por lagartos e
serpentes. Além da grande variedade de espécies por localidade, as espécies presentes em lados
opostos do rio São Francisco e, eventualmente, em ilhas desse rio, são distintas e aparentadas
entre si, aumentando a diversidade regional e refletindo um interessante histórico de isolamento
reprodutivo derivado de isolamento geográfico de áreas que eram conexas no passado
(ROCHA; RODRIGUES, 2005).
O Calangos foi proposto como um jogo computacional para o apoio ao ensino e
aprendizagem de evolução e ecologia. O cenário real idealizado como inspiração para o
14
desenvolvimento do Calangos foi as dunas do São Francisco e seu ecossistema formado por
lagartos, suas presas e predadores. A inspiração em um caso ecológico real visa,
principalmente, criar situações autênticas e significativas para os alunos.
Os personagens principais do jogo são os lagartos da caatinga, que interagem com o
ambiente (outros animais, plantas e o meio físico). Estes outros animais são divididos em
predadores, presas e coespecíficos em relação aos lagartos. Dentre os predadores, há sete
espécies: carcará, seriema, coruja, teiú, jararaca, raposa e gato, além de algumas espécies da
família Colubridae (família de répteis escamados da subordem serpentes).
As presas, por sua vez, incluem animais como formiga, aranha, besouro, grilo, larva e
cupim. Os coespecíficos são outros lagartos, machos ou fêmeas, da mesma espécie do
personagem do jogador. Há uma série de inter-relações ecológicas entre os lagartos e outros
animais: ele é presa de animais como o teiú e a seriema, devendo se precaver contra ataques
desses predadores; ao mesmo tempo ele é também predador de alguns insetos e aracnídeos, os
quais deve buscar para sua alimentação. Os lagartos também se relacionam com seus
coespecíficos: machos são competidores de coespecíficos do mesmo sexo pela reprodução com
coespecíficos fêmeas e lagartos também competem entre si pela busca por alimentos
(OLIVEIRA, et al., 2010).
A descrição de toda fundamentação ecológica foi realizada pelos biólogos da equipe,
visando a apresentação correta dos conceitos e fatos para o jogador-aluno. Para elaboração do
jogo eletrônico, esta descrição se transformou em requisitos que descrevem os elementos do
jogo e a dinâmica deles, de forma a elaborar um jogo de simulação no qual o jogador controla
um lagarto (ou uma população de lagartos em algumas fases) e deve alcançar suas metas de
sobrevivência, reprodução e perpetuação da espécie. O desafio da sobrevivência está em
manter-se vivo frente às adversidades do clima, da alimentação e da predação. A reprodução
depende da sobrevivência, pois o lagarto somente se reproduz se alcançar a fase adulta, ou seja,
deve sobreviver à fase jovem para desenvolver-se e entrar na fase reprodutiva, na qual
encontrará também o desafio de competição. Estes são os desafios trazidos do caso ecológico
real para o jogo eletrônico (OLIVEIRA, et al., 2010).
O jogo Calangos propriamente dito, foi planejado para ser desenvolvido em quatro fases
distintas. A Fase 1 já foi desenvolvida e encontra-se em estágio de aperfeiçoamento. Nela o
jogador controla um único lagarto de uma das três espécies disponíveis (Tropidurusp
sammonastes, Cnemidophorussp. nov. e Eurolophosaurus divaricatus). O jogador pode analisar
15
diversos tipos de dados e gráficos para melhor entender os aspectos do personagem. O objetivo
desta fase é simular para o jogador os aspectos ecológicos do lagarto, como alimentação,
reprodução, disputas por parceiros reprodutivos e fuga de predadores. Se o jogador for bem
sucedido, o lagarto sobreviverá por tempo suficiente para crescer e se reproduzir. Uma captura
de tela da Fase 1 do jogo é exibida na Figura 1.
Figura 1: Captura de tela da Fase 1 do jogo.
Para ter sucesso (sobreviver) um lagarto precisa gerenciar seus níveis de energia e hidratação
por meio da alimentação; manter em equilíbrio sua temperatura corporal, levando em
consideração a temperatura do ambiente, regiões à sombra e regiões expostas ao sol; manter-se
oculto e/ou fugir de predadores quando necessário e, principalmente, reproduzir-se o maior
número possível de vezes.
Para o desenvolvimento da Fase 1 foi necessário desenvolver e implementar
personagens não jogáveis (NPCs, do inglês non-playable characters) baseados nos animais que
existem na caatinga (OLIVEIRA, et al., 2010). O comportamento desses animais também foi
modelado de maneira simplificada, por exemplo, formigas e cupins andam agrupados em
trilhas, predadores diferentes possuem estratégias de caça diferentes e atuam em períodos
distintos do dia e da noite, e todos se orientam apenas pela visão.
16
Além de insetos e aracnídeos, lagartos também podem se alimentar de uma grande
variedade de frutos e flores encontrados no ambiente. Os principais alimentos das dunas
também foram implementados no Calangos, incluindo larvas, grilos, cupins, besouros, formigas
e aranhas. Cada alimento fornece ao lagarto quantidades diferentes de energia e hidratação,
vitais para a sobrevivência do animal. Insetos e aracnídeos em geral fornecem uma quantidade
maior de energia, enquanto frutos e flores fornecem uma quantidade maior de hidratação.
A versão beta da Fase 1 do jogo encontra-se disponível para download no endereço
http://www.calangos.sourceforge.net. Esta versão conta com alguns dos principais elementos
do ambiente, como clima e ciclo circadiano.
Na Fase 2 o aluno jogador deve criar sua própria espécie de lagarto usando um editor de
personagens. No editor o jogador será apresentado a uma tela com uma lista de características
fisiológicas, morfológicas e comportamentais que podem ser modificadas e atribuídas aos
personagens. Dentre as características morfológicas é possível alterar:
Tamanho do corpo: quanto maior o corpo do lagarto, maior sua velocidade e
capacidade de inibir o ataque de predadores, porém maior sua demanda por alimento e
água, e também o tempo para atingir a maturidade reprodutiva;
Largura da cabeça: lagartos com cabeças de larguras diferentes têm diferentes
restrições sobre os tipos de alimentos que podem consumir. Cabeças maiores implicam
em bocas maiores, que podem apanhar objetos maiores, mas que tornam mais difícil
manipular objetos pequenos;
Padrões de Coloração: lagartos podem ter padrões de cores diferentes, variando dos
padrões visíveis aos mais furtivos. Um padrão camuflado torna menos provável que
coespecíficos do sexo oposto possam ver uns aos outros, mas diminuem as chances de
serem vistos por predadores. O padrão de cor também influencia a regulação da
temperatura do corpo: as cores mais claras refletem mais o calor, diferentemente das
cores escuras que o absorvem com mais facilidade.
Dentre as características fisiológicas e comportamentais que podem ser selecionadas na Fase2,
estão:
Dieta: existem lagartos especialistas em alimentar-se de frutos (eles obtêm maior
hidratação a partir deste tipo de alimento), e especialistas em insetos (obtêm mais
nutrição a partir de insetos, como formigas e cupins), assim como generalistas que
podem ter uma nutrição média de vários tipos de alimentos;
17
Ciclo circadiano de atividade: suscetibilidade de lagartos para realizar atividades
durante o dia ou a noite. Algumas presas e predadores se manifestam apenas durante
certos períodos do ciclo circadiano, por isso a escolha do período de atividade do
lagarto deve ser planejada com cuidado;
Velocidade: quanto maior a velocidade de um lagarto, maior a sua capacidade de
escapar de predadores, porém seu gasto basal (em repouso) de energia é maior devido
ao seu metabolismo rápido. Outra desvantagem da velocidade é que lagartos que se
movem rapidamente chamam mais a atenção de predadores próximos;
Densidade inicial da espécie: refere-se ao tamanho da população de lagartos que
existirá no início do jogo. Quanto maior o número de indivíduos, maior a probabilidade
de um lagarto encontrar um parceiro para a reprodução, porém, maior o consumo de
recursos disponíveis no ambiente. Este fator influi diretamente na competição pela
sobrevivência entre lagartos logo no início da simulação;
Agregação dos lagartos (sociabilização): lagartos que vivem próximos uns aos outros
são mais propensos a encontrar parceiros para a reprodução e têm menor probabilidade
individual de serem predados. No entanto, a agregação de lagartos provoca uma maior
competição por alimento e parceiros reprodutivos em pequenas regiões.
As opções selecionadas pelo jogador na Fase 2 têm efeito na Fase 3, na qual uma população de
lagartos (com base nos atributos selecionados na Fase 2) é gerada. O jogador deve então
gerenciar sua nova população buscando o sucesso e evitando a extinção. Esta fase ainda está na
etapa de modelagem e documentação.
A Fase 4 do jogo dá ao jogador não só o desafio de manter uma população de lagartos,
como na Fase 3, mas também de lidar com sua evolução ao longo de várias gerações. O
desenvolvimento de um simulador para esta fase é o foco desta dissertação, na qual serão
definidas algumas das técnicas de computação natural que viabilizarão o desenvolvimento da
ecologia e evolução dos lagartos.
2.2 DINÂMICA DAS POPULAÇÕES
A densidade das populações na natureza é dependente de dois fatores primordiais: 1) taxas de
natalidade e mortalidade em relação às mudanças ambientais, como temperatura, umidade, falta
de alimentos e escassez de água; e 2) tamanho da própria população (RICKLEFS, 2010).
Sistemas de relações presa-predador (BERRYMAN, 1992; VOLTERRA, 1928; LOTKA,
18
1925) são muito estudados na biologia. No jogo Calangos existe este tipo de relação entre
lagartos e alimentos (insetos e vegetais), e entre lagartos e predadores.
Na natureza quando uma população de determinada espécie torna-se muito grande em
comparação à disponibilidade de recursos, é comum ocorrer uma drástica diminuição no
número de indivíduos. Alguns sistemas biológicos são inerentemente instáveis e tendem a
desenvolver oscilações (RICKLEFS, 2010). Um exemplo de flutuação na densidade (número
de indivíduos) de uma espécie é indicado na Figura 2, na qual são ilustradas as oscilações de
populações de lebres (presas) e linces (predadores) no norte do Canadá, com base em pelagens
dos animais encontradas no território (PURVES; ORIANS, 1992).
Figura 2: Flutuações nas populações de linces e lebres no norte do Canada entre 1845 e 1935 (PURVES;
ORIANS, 1992).
Na Figura 2 observa-se que quando a população de lebres é pequena, há escassez de alimento
para os linces, resultando em um decaimento no tamanho da população de predadores. Com um
número menor de linces, a população de lebres sofre menos predação e tende a aumentar.
Algum tempo depois, a população de predadores volta a crescer devido ao aumento da
população de presas. O aumento na população de predadores acarreta a diminuição da
população de lebres. Este ciclo tende a se repetir indefinidamente. Este é um exemplo típico de
um comportamento conhecido como presa-predador, no qual as lebres são as presas e os linces
são os predadores (BERRYMAN, 1992).
Um modelo clássico de dinâmica deste tipo é o modelo de Lotka-Volterra (LOTKA,
1925; VOLTERRA, 1928), no qual uma população de presas x aumenta a uma taxa (A)
19
proporcional ao número de presas, ou seja: Porém, esta população é
simultaneamente consumida por uma população de predadores y, a uma taxa (B) proporcional
ao produto do número de presas e predadores, ou seja: . Simultaneamente, a
população de predadores diminui a uma taxa (C) proporcional ao número de predadores
( ), mas aumenta a uma taxa (D) novamente proporcional ao produto do número
de presas por predadores ( ). Isto resulta nas Eqs. (4) e (5), onde A é a taxa de
crescimento da população de presas, B é um coeficiente que representa a taxa de predação, D é
a taxa de reprodução dos predadores e C a taxa de morte dos predadores:
(1)
(2)
Este tipo de interação, segundo o modelo de Lotka-Volterra, gera um comportamento
cíclico no qual há um aumento da população de presas, seguido por um aumento na predação.
Um aumento na população de predadores causa um declínio na população de presas, o que
causa uma menor sustentação na população de predadores seguida de seu declínio, fazendo
com que a população de presas aumente novamente, e assim por diante (RICKLEFS, 2010),
como ilustrado na Figura 3.
Figura 3: Comportamento cíclico da relação presa-predador no modelo de Lotka-Volterra (RICKLEFS, 2010).
20
O modelo de Lotka-Volterra para a representação da dinâmica entre presas e predadores é
apenas um dos diversos modelos estudados na biologia. Ele é um modelo clássico que pode ser
admitido dentro do contexto do Calangos, porém não se tem subsídios para afirmar sua
validade. Em um espaço de tempo maior aparecem outros fatores que afetam a dinâmica das
populações. Em escalas de tempo maiores pode-se observar a evolução das espécies como
consequência da seleção natural que ocorre ao longo das gerações, como será discutido na
próxima seção.
2.3 BIOLOGIA EVOLUTIVA
A evolução é o processo de mudança que ocorre em populações de seres vivos através das
gerações como consequência da necessidade de adaptabilidade ao meio em que vivem
(LINDEN, 2012). Diferentemente do processo de aprendizado, que acontece com um indivíduo
no espaço de tempo de sua vida, a evolução ocorre em um espaço de tempo muito maior
(tempo evolutivo), envolvendo gerações. É um processo que não ocorre localmente em um
indivíduo e nem é percebido por ele, mas afeta toda uma população. Esse processo permite que
uma espécie se torne mais adaptada ao ambiente com o passar das gerações (STEARNS;
HOEKSTRA, 2000).
Um componente essencial no processo evolutivo é o cromossomo. Ele pode ser
entendido como um código que contribui para a determinação das características que formam o
organismo. Os blocos construtivos de um cromossomo são chamados genes e sua configuração
em um cromossomo determina as características do organismo resultante (CHARLES, et al.,
2008). Um cromossomo é formado por uma estrutura molecular e possui um alfabeto de quatro
letras diferentes correspondentes às bases nucléicas do DNA.
O DNA (ácido desoxirribonucleico) é um tipo de molécula que constitui o material
genético de praticamente todos os organismos do planeta (com exceção de alguns tipos de vírus
que possuem o material genético formado por RNA ou ácido ribonucleico). As moléculas de
DNA são compostas por quatro bases: adenina, guanina, citosina e timina. A combinação
destas moléculas aos pares (adenina com timina e guanina com citosina) forma a codificação
genética do DNA (BENTLEY; KUMAR, 2003).
O DNA representa o genótipo, ou seja, a codificação genética, de um indivíduo. O
genótipo funciona como um conjunto de instruções de crescimento e desenvolvimento de um
organismo. O termo fenótipo refere-se às características físicas e bioquímicas observáveis do
21
organismo (como altura, cor dos olhos, tom de pele, etc.) que são determinadas tanto pela
construção genética quanto pelas influências ambientais (BENTLEY; KUMAR, 2003).
Em organismos sexuados, durante a reprodução ocorre o cruzamento ou recombinação
dos genes dos pais. A recombinação é a troca aleatória entre genes dos cromossomos dos pais a
qual é herdada pelo descendente, assim um novo indivíduo recebe parte de suas características
genéticas de cada um de seus progenitores (STEARNS; HOEKSTRA, 2000).
Um fenômeno que pode ocorrer durante um cruzamento é o processo de mutação. Uma
mutação é uma modificação aleatória na sequência de DNA, da forma ou da estrutura de um
cromossomo. Uma mutação pode afetar a função de um organismo positiva ou negativamente.
Por exemplo, alguns tipos de mutações podem ajudar a fortalecer o sistema imunológico na
defesa contra patógenos, porém, há tipos de mutação que podem provocar câncer ou atrofias. É
um processo de ordem aleatória que contribui para a divergência genética entre populações.
Populações da mesma espécie separadas geograficamente podem receber mutações diferentes,
o que pode fazer com que a espécie em questão seja divergida em espécies diferentes
(STEARNS; HOEKSTRA, 2000).
O cruzamento e a mutação durante a reprodução permitem que novas variantes das
espécies surjam durante a reprodução, sendo fatores chaves na evolução das espécies.
A teoria da evolução por meio da seleção natural propõe que na natureza, indivíduos
competem por recursos limitados, como alimentos e água. Os indivíduos que não obtêm êxito
tendem a ter proles em menor quantidade, fazendo com que a probabilidade de que os genes
desses indivíduos sejam propagados ao longo das gerações seja menor. Este é o processo
chamado de seleção natural (LINDEN, 2012).
A seleção natural pode influenciar a distribuição dos genes e, consequentemente, das
características associadas a eles, numa população de três formas distintas (RICKLEFS, 2010):
1) Seleção estabilizadora: ocorre quando atributos de fenótipos intermediários (mais
comuns entre a população) oferecem maior chance de sucesso aos indivíduos do que
atributos de fenótipos extremos. Por exemplo, em uma espécie de pássaros, indivíduos
com tamanho de bico médio teriam maiores chances de sobrevier do que indivíduos
com bicos muito longos ou muito curtos.
2) Seleção direcional: ocorre quando os indivíduos mais adaptados possuem um fenótipo
mais extremo do que a média da população. Por exemplo, aves de uma espécie que
22
possuem tamanho do corpo menor do que a média dos seus coespecíficos podem ser
mais adaptadas ao ambiente.
3) Seleção disruptiva: ocorre quando indivíduos com fenótipos extremos de qualquer uma
das pontas da distribuição populacional podem ter um nível de adaptabilidade mais alto
do que indivíduos com fenótipos intermediários. Como exemplo, considere uma
população de lagartos na qual indivíduos com caudas maiores ou menores do que a
média da população são mais adaptados ao ambiente. Esse último tipo, apesar de
incomum, pode levar à divisão de uma espécie em múltiplas espécies distintas.
Cabe ressaltar que a evolução natural não é um processo dirigido, com o objetivo de otimizar
características de indivíduos de uma espécie. A evolução é um processo pelo qual as
características dos indivíduos de uma espécie são alteradas com o passar das gerações
(LINDEN, 2012). A evolução natural pode ocorrer quando quatro condições básicas são
satisfeitas (DARWIN, 1859):
1) Há uma população de indivíduos;
2) Um indivíduo tem a capacidade de se reproduzir;
3) Há alguma variação de características entre os indivíduos durante o processo
reprodutivo;
4) Há alguma diferença entre as capacidades de sobrevivência e reprodução no ambiente
relacionadas a essa variação.
Na natureza, o processo evolutivo é dependente da variedade nas características de indivíduos
da mesma espécie, manifestada em seus cromossomos. Este processo ocorre por meio da
substituição de indivíduos de uma população menos adaptados ao ambiente pelos descendentes
dos mais adaptados. Embora a evolução ajude a combinar as adaptações dos organismos com
seus ambientes, ela não beneficia um indivíduo propriamente dito. É a genética da população
que evolui e não o organismo (RICKLEFS, 2010).
2.4 ALGORITMOS EVOLUTIVOS
Muitos problemas parecem precisar de interação humana para serem resolvidos com sucesso.
Certos problemas possuem uma explosão combinatória de possíveis soluções, como problemas
de otimização (roteamento, escalonamento de processos, etc.), que não podem ser exploradas
por métodos de computação tradicionais, como busca exaustiva. Ou seja, mesmo que se
desejasse observar e comparar todas as soluções possíveis do problema buscando a melhor
23
delas, esse processo levaria tanto tempo que seria infactível na prática. Estes problemas são
ditos intratáveis ou complexos. Encontrar soluções para alguns destes problemas envolve
buscas em espaços multidimensionais extensos. Contudo, o processo de busca por soluções
otimizadas pode ser desafiador e consumir grandes quantidades de tempo e recursos. Portanto,
diversos métodos para automatizar esses processos foram propostos nas últimas décadas.
Entre as décadas de 1950 e 1960, diversos pesquisadores estudaram sistemas evolutivos
naturais com a visão de que a evolução poderia ser utilizada como ferramenta de busca e
otimização de problemas complexos. A ideia era evoluir uma população de soluções candidatas
a um dado problema utilizando operadores inspirados na teoria da evolução por meio da
seleção natural (MITCHEL, 1998).
Uma contribuição importante para a então chamada computação evolutiva foi o
desenvolvimento dos algoritmos genéticos (AGs) por John Holland na década de 1960. O
objetivo original de Holland não era a solução de problemas específicos, mas sim estudar de
maneira formal a adaptação, por meio da teoria da evolução, em sistemas naturais e
computacionais. Como consequência de seus estudos ele apresentou o algoritmo genético como
uma abstração da teoria da evolução (HOLLAND, 1975).
A computação evolutiva está baseada em estudos dos processos de evolução por meio
da seleção natural propostos por Charles Darwin (DARWIN, 1859). Ela servirá como
referencial para os estudos evolutivos com o simulador do Calangos e, posteriormente, para a
Fase 4 do jogo. Nesta fase os jogadores poderão criar seus próprios lagartos que estarão sujeitos
à evolução dentro do ambiente. Assim, a simulação dos processos evolutivos a ser proposta
nessa dissertação tem dois objetivos: 1) permitir que os lagartos criados pelos jogadores
possam evoluir ao longo do jogo; e 2) investigar como o processo evolutivo impactará a
adaptabilidade dos lagartos ao ambiente. Estes estudos serão feitos com um simulador
desenvolvido exclusivamente para o Calangos, não com o jogo propriamente dito.
Algoritmos genéticos codificam soluções candidatas de um problema proposto e fazem
com que elas evoluam de forma iterativa até que uma solução satisfatória seja encontrada.
Além de aplicações comerciais, algoritmos genéticos são usados extensivamente na ciência
como métodos de busca para resolver problemas e para a criação de modelos científicos de
sistemas evolutivos, incluindo genéticas de população, seleção clonal em sistemas
imunológicos e evolução de comportamento coletivo em sistemas sociais (MITCHELL;
TAYLOR, 1999; FLOREANO; NOLFI, 2000; GOLDBERG, 1989).
24
É típico em algoritmos evolutivos utilizar populações de soluções candidatas
constituídas a partir de conjuntos de dígitos binários ou valores reais, representando genótipos
(Seção 2.1) de indivíduos. Estes são lidos e interpretados para formar os fenótipos, os quais são
avaliados de acordo com sua função de adaptabilidade ao ambiente e reproduzidos
seletivamente (SIMS, 1994(a)). Uma função de adaptabilidade (também conhecida como
função de fitness, ou de desempenho) é definida para avaliar cada fenótipo de acordo com seu
sucesso em resolver um problema, que está associado ao nível de adaptabilidade daquele
indivíduo ao ambiente. Os organismos mais adaptados (ou soluções com o melhor valor de
avaliação) têm maior probabilidade de sobrevivência e reprodução (SIMS, 1994(a)). O
funcionamento geral de um algoritmo evolutivo é descrito em pseudocódigo na Figura 4.
01- INÍCIO
02- GERAR uma população de soluções candidatas aleatórias;
03- AVALIAR cada candidato;
04- REPETIR ATÉ (Condição de parada)
05- SELECIONAR pais;
06- CRUZAR pais;
07- MUTAR nova prole;
08- AVALIAR novos candidatos;
09- SELECIONAR indivíduos para a nova geração;
10- FIM
11- FIM
Figura 4: Esquema geral de um algoritmo evolutivo em pseudocódigo. Tradução e adaptação de (EIBEN;
SMITH, 2003).
Em um algoritmo evolutivo clássico, primeiramente, uma população de indivíduos é gerada,
cada um com um cromossomo aleatório. Cada indivíduo é avaliado de acordo com seu
fenótipo, atribuindo um valor de fitness ou aptidão para cada um. Indivíduos com maior aptidão
têm maior probabilidade de serem selecionados para reprodução. A reprodução é realizada por
meio de um cruzamento entre os pares de indivíduos, dada uma determinada probabilidade de
cruzamento. Quando dois indivíduos são cruzados, eles geram dois indivíduos novos a partir da
combinação dos seus genes, de modo que os descendentes sejam misturas de ambos os
progenitores.
A mutação é outro processo importante em um algoritmo evolutivo porque introduz
variabilidade genética na população, ou seja, permite que características genéticas que antes
25
não existiam possam ser incorporadas à população. A mutação ocorre com dada probabilidade,
geralmente pequena. Quando isso acontece, um indivíduo recém-gerado por cruzamento sofre
uma mudança em um ou mais de seus genes. Os processos de seleção, cruzamento e mutação
são repetidos até que um critério de parada seja atingido. Nos algoritmos genéticos cada
indivíduo candidato a solução de um problema deve possuir uma representação genética,
denominada de cromossomo ou genótipo. O genótipo deve ter um mapeamento para o fenótipo
correspondente (DE CASTRO, 2006; EIBEN; SMITH, 2003). Os elementos do cromossomo
são chamados genes e os valores possíveis de um gene são denominados alelos. Uma das
maneiras de representar um cromossomo é na forma de um vetor de características e a
definição da estrutura vetorial que irá representar o cromossomo é dita representação vetorial
(FOGEL, 2000). As quatro maneiras mais comuns de representação vetorial de indivíduos em
algoritmos genéticos são (EIBEN; SMITH, 2003):
1. Representação Binária: a maneira mais simples de representar genótipos é por meio
de conjuntos ordenados de valores binários. Este tipo de codificação é muito utilizado
em problemas que envolvem decisão booleana ou para os quais uma codificação
booleana faz sentido. Um exemplo de codificação binária é mostrado na Figura 5(a).
2. Representação Inteira: o indivíduo é representado por um conjunto de valores inteiros
(Figura 5(b)). Esses valores podem ser restritos, ou seja, cada gene pode receber um
conjunto de valores específicos (por exemplo: o conjunto {0,1,2,3} representando
{Norte, Sul, Leste, Oeste}), ou irrestritos, nos quais qualquer valor é permitido.
3. Representação Real ou de Ponto Flutuante: uma forma precisa e sensível de
representar candidatos à solução é por meio de valores reais. Esse tipo de representação
é utilizado quando os valores dos genes a serem representados se encontram em um
intervalo de distribuição contínua e não discreta (exemplo na Figura 5(c)).
4. Representação Mista: o cromossomo artificial pode conter diferentes tipos de dados
em diferentes posições. Esse tipo de codificação pode ser usado em situações em que
cada posição do gene representa uma característica diferente. Um exemplo é
apresentado na Figura 5(d).
26
(a)
(b)
(c)
(d)
Figura 5: Exemplos de mecanismos de codificação de genótipos.
2.4.1.1 Operadores de Cruzamento
Os operadores de cruzamento ou recombinação realizam a troca de material genético entre dois
indivíduos de uma população, chamados pais, gerando um novo indivíduo, chamado filho ou
prole. Há diversos operadores de cruzamento na literatura e a aplicação deles a um dado
problema depende, principalmente, de dois fatores: 1) da codificação usada; e 2) de restrições
do problema. A Figura 6 ilustra quatro tipos importantes de operador de cruzamento (EIBEN;
SMITH, 2003; HOLLAND, 1992):
1. Cruzamento de Um Ponto de Corte: dados dois indivíduos selecionados para
cruzamento, escolhe-se um ponto de corte (um dos genes do cromossomo)
aleatoriamente e troca-se entre os pais todos os genes a partir deste ponto de forma que
os descendentes herdem parte do código genético de cada progenitor (Figura 6(a));
2. Cruzamento de n Pontos de Corte: similar ao cruzamento de um ponto, porém
permite a escolha de n pontos de corte para troca de material genético (Figura 6(b));
3. Cruzamento Uniforme: diferentemente do cruzamento de n pontos, o cruzamento
uniforme permite que os pais contribuam para os filhos no nível dos genes. Por
exemplo, se a taxa de mistura de genes for de 0,5, para cada gene dos pais, há uma
probabilidade de 50% de que o descendente receba um gene de um dos progenitores e
50% de receber o gene do outro (Figura 6(c));
27
4. Cruzamento por Média Ponderada: dados dois indivíduos da população selecionados
para cruzamento, definir aleatoriamente um peso [0, 1] para cada um dos genes dos
pais. O valor do gene resultante do primeiro filho é o valor do gene do primeiro
pai multiplicado pelo peso somado ao valor do gene do segundo pai multiplicado
por ( ), como mostrado na Eq. (1). Para o gene do segundo filho o processo é
repetido, porém os pesos são trocados entre os pais, como mostrado na Eq. (2). O
processo deste operador é ilustrado na Figura 6(d).
( ) (1)
( ) (2)
(a)
(b)
(c)
(d)
Figura 6: Operadores de cruzamento de um ponto, n-pontos, uniforme e de média ponderada (EIBEN; SMITH,
2003).
28
A escolha do operador de cruzamento a ser aplicado varia de acordo com a aplicação,
normalmente são necessários testes para analisar a sensibilidade da aplicação a diferentes
operadores.
2.4.1.2 Operadores de Mutação
Mutações e recombinações aleatórias são aplicadas com uma dada probabilidade nas novas
gerações para introduzir e manter a variabilidade genética. Novos genótipos são gerados por
reprodução com herança e mutação dos indivíduos da geração anterior. A mutação é um
processo importante em um algoritmo evolutivo, pois permite a introdução de variabilidade
genética durante o processo reprodutivo. A variabilidade aumenta as chances de que genes que
antes não estavam presentes em nenhum dos membros da população sejam incluídos. A
mutação ocorre com uma determinada probabilidade, geralmente baixa, através da qual um
indivíduo recém-gerado pelo cruzamento pode sofrer uma variação aleatória em um ou mais de
seus genes. Assim como no caso do cruzamento, a mutação depende da representação dos
indivíduos e de restrições do problema (FREITAS, 2002). Exemplos dos principais operadores
de mutação são:
1. Mutação por Redefinição Aleatória: dado um novo indivíduo resultante de um
cruzamento, há uma probabilidade para cada um de seus genes ser substituído por um
valor numérico aleatório dentro do intervalo de valores válidos para este gene, como
mostra a Figura 7(a).
2. Mutação para Representações Binárias: idêntico ao operador anterior, porém
aplicado às representações binárias. Existe a probabilidade de que para alguns genes, 1s
se tornem 0s e vice-versa, como mostra a Figura 7(b).
3. Mutação por Troca: dado um novo indivíduo resultante de um cruzamento, há uma
probabilidade de que pares de seus genes compatíveis sejam trocados entre si, como
mostra a Figura 7(c).
4. Mutação por Mistura: este operador seleciona o conjunto inteiro de genes, ou uma
parte do mesmo, e embaralha os valores selecionados, como mostrado na Figura 7(d),
na qual os valores das posições 2 até 5 são misturados.
5. Mutação por Inversão: este operador é similar ao operador de mutação por mistura,
porém os valores têm a ordem invertida ao invés de misturada, como é mostrado na
Figura 7(e), na qual os valores das posições 2 a 5 são invertidos.
29
6. Mutação por Inserção: este operador faz com que dois genes do cromossomo sejam
selecionados aleatoriamente e que um deles seja movido até que fique ao lado do outro,
como mostra a Figura 7(f). Este operador, junto com o de mutação por mistura e o de
mutação por inversão, é utilizado quando a ordem da distribuição dos valores no
cromossomo não é importante.
A aplicabilidade de cada operador de mutação a um algoritmo depende do tipo de codificação
adotada, por exemplo, se a ordem dos elementos do vetor é importante, os operadores de troca,
inserção, mistura e inversão não são aplicáveis. Pode-se também testar a sensibilidade do
algoritmo a diferentes operadores mutações, pois eles podem vir a impactar positiva ou
negativamente os resultados.
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
Figura 7: Exemplos ilustrados de operadores de mutação.
30
2.4.1.3 Operadores de Seleção
O processo de seleção em um algoritmo evolutivo é implementado por um método geralmente
probabilístico proporcional ao fitness dos indivíduos. A avaliação dos indivíduos em seu
ambiente resulta em uma mensuração de seu nível de adaptabilidade, qualidade, ou valor de
fitness a ser atribuído aos mesmos. Uma comparação entre os valores de adaptabilidade dos
indivíduos leva a uma competição pela sobrevivência e reprodução no ambiente, criando uma
vantagem seletiva para os indivíduos mais aptos (DE CASTRO, 2006). Os operadores de
seleção mais comuns na literatura são (DE CASTRO, 2006):
1. Seleção por Torneio: o método de seleção por torneio consiste em executar diversos
torneios entre k indivíduos selecionados aleatoriamente da população. O vencedor de
cada torneio é selecionado para cruzamento. A pressão seletiva é ajustada através do
valor de k, ou seja, quanto maior k, menores as chances de indivíduos com baixo fitness
serem selecionados e vice-versa.
2. Seleção por Roleta: na seleção pela roleta, a probabilidade de selecionar um indivíduo
para a próxima geração é proporcional ao seu valor de fitness. Cada indivíduo é
associado a uma porção ou fatia de uma roleta de tamanho proporcional ao seu fitness.
A roleta é “girada” tantas vezes quanto o número de pais necessários para gerar a
próxima população. Note que este método permite que um indivíduo seja selecionado
mais de uma vez e também a extinção de alguns indivíduos.
2.5 SIMULADORES
Esta dissertação propõe um simulador para prototipar conceitos biológicos complexos que
serão aplicados ao jogo Calangos. Antes de um aprofundamento sobre o desenvolvimento do
simulador propriamente dito, é necessário conceituar o que são simuladores, suas aplicações e
diferenças para os jogos e modelos.
Simulações têm diversas utilidades, por exemplo, como técnica para investigar
detalhadamente a dinâmica de um sistema, como ferramenta heurística para desenvolver
hipóteses, modelos e teorias, como substituição a experimentos (como em situações em que não
há possibilidade ou recursos para realização do experimento no mundo real), como ferramenta
de suporte a experimentos, ou até como ferramenta pedagógica, auxiliando no entendimento de
processos e treinamento de profissionais (HARTMANN, 1996).
31
Mario Bunge define simulação como uma relação entre duas entidades, x e y, em que x
simula y se: 1) existe uma relação de correspondência entre as partes ou as propriedades de x e
y; ou se 2) a analogia é valida para x ou para outra entidade z que controle x (BUNGE, 1969).
Porém, a definição de Bunge é contestada por diversos autores (e.g. GUALA, 2002;
HARTMANN, 1996), sendo que a primeira parte de sua conotação permite que se diga que, por
exemplo, um mapa é uma simulação do terreno ao qual ele corresponde, o que não é verdade.
Porém se entidades miniaturizadas móveis forem adicionadas ao mapa, como, por exemplo,
mini soldados que se movem de acordo com determinado conjunto de regras para combaterem
uns aos outros, tem-se um sistema dinâmico, o que caracteriza uma simulação. Em outras
palavras, um modelo estático pode apenas representar um sistema em repouso, já um modelo
dinâmico pode representar a evolução temporal de um sistema, caracterizando uma simulação
(GUALA, 2002). Segundo Hartman (HARTMANN, 1996), “uma simulação imita um processo
por meio de outro processo”, onde um processo é uma sequência de estados de um sistema,
ordenados temporalmente por um dado período de tempo.
Para se produzir uma simulação é necessário ter um modelo pré-defino do objeto de
estudo (SILVA, et al., 1996). O termo modelo é usado com diferentes propósitos, tanto em
meios científicos, quanto filosóficos. Francesco Guala (GUALA, 2002) define um modelo
como “um componente que está em contraste com uma estrutura, um conjunto de objetos com
propriedades e relações entre eles ou de suas partes”. Já Nelson Goodman (GOODMAN, 1968)
afirma que “um modelo é algo para ser admirado e imitado, um padrão, um caso em questão,
um tipo, um protótipo, um modelo, uma maquete, uma descrição matemática... que pode
suportar para o que modela quase qualquer relação de simbolização”. Cientificamente, um
modelo pode ser dito uma representação simplificada ou abstraída (conceitual, gráfica ou
visual) de um sistema real de maior complexidade, mas que ainda assim supostamente reproduz
o comportamento do sistema complexo que é o alvo de estudo e entendimento (GUALA,
2002).
Em resumo, um modelo pode ser visto com uma representação simplificada e explícita da
realidade com algum propósito definido e uma simulação como uma metodologia aplicada ao
estudo do comportamento de um sistema dinâmico por meio da formulação de um modelo
matemático que se assemelhe ao sistema original, ou até mesmo obtenção de uma solução para
um problema, a partir de um modelo, por meio da experimentação (ACKOFF; SASIENI,
1971).
32
Com respeito à relação entre jogos e simuladores, todo jogo é uma simulação, porém nem
toda simulação é, em si, um jogo. Existem simulações que permitem a interação direta do
usuário (como simulações para o treinamento de pilotos de aeronaves), assim como jogos.
Porém, para ser qualificada como jogo, uma simulação precisa de todo um conjunto adicional
de elementos estruturais como diversão, regras, objetivos, conceitos de vitória e derrota, etc.
(PRENSKY, 2001).
O Calangos, por buscar a educação por meio do entretenimento, se enquadra no conceito
de jogo educativo. Já o simulador a ser proposto nesta dissertação não se classifica como jogo,
pois, além de não permitir a interação direta do usuário durante as simulações, não oferece ao
usuário objetivos nem conceitos de vitória ou derrota.
33
3 MATERIAIS E MÉTODOS
Dentro do jogo Calangos a dinâmica e a evolução populacional dos lagartos das dunas será
consequência das escolhas tomadas pelos estudantes-jogadores. Entretanto, é necessário propor
uma ferramenta computacional capaz de permitir uma avaliação prévia dos aspectos ecológicos
e evolutivos dos lagartos do jogo antes da produção do jogo propriamente dito. Para isso, essa
dissertação propõe um simulador para o Calangos, que será usado para investigar os aspectos
ecológicos e evolutivos dos lagartos antes do desenvolvimento do jogo. Os estudantes
jogadores não terão contato com o simulador, apenas os projetistas do jogo.
Os dados biológicos utilizados para a confecção do simulador são baseados em
descrições feitas por pesquisadores da equipe do projeto Calangos com larga experiência na
área de herpetologia que realizaram extensa pesquisa sobre os lagartos das dunas do Rio São
Francisco (ROCHA; RODRIGUES, 2005) e em documentos e trabalhos anteriores feitos pela
equipe (ALMEIDA, et al., 2012; IZIDORO, et al., 2011; OLIVEIRA, et al., 2010; LOULA, et
al., 2009).
3.1 O AMBIENTE DE SIMULAÇÃO PROPOSTO
Para simular a interação de lagartos com o ambiente, abstraiu-se o ambiente na forma de um
reticulado bidimensional. Cada célula do reticulado pode ser ocupada por apenas um elemento
por vez. Este elemento pode ser um lagarto, um predador ou um alimento. Um exemplo de
reticulado deste tipo é ilustrado na Figura 8, sendo as células de cor branca representações de
espaços vazios e as outras células representantes de elementos diferentes.
Figura 8: Exemplo de reticulado bidimensional, no qual cada tipo de célula representa um elemento diferente.
Lagartos
Inseto
Vegetal
Predador
34
Uma simulação é composta por uma sequência de iterações. A cada iteração todos os agentes
existentes na simulação executam seus algoritmos de atuação de acordo com seus respectivos
estados e, consequentemente, executam tarefas específicas, como andar, comer, reproduzir e
consumir energia.
Para movimentar-se pelo reticulado, um agente (lagarto ou predador) é removido de sua
célula (posição) e posicionado em outra célula próxima ao mesmo. A distância que um agente
pode andar a cada iteração é definida pela sua velocidade. Quanto maior a velocidade de um
agente, maior a distância que pode ser percorrida pelo mesmo a cada iteração. A Figura 9
ilustra um exemplo de movimentação de um lagarto na direção de um alimento. O lagarto é
representado por uma célula na cor cinza escuro e move-se na velocidade de duas células por
iteração na direção de um alimento (célula cinza claro hachurada). Quando um lagarto atinge
uma célula adjacente ao alimento, o alimento é consumido e removido do reticulado.
Figura 9: Exemplo da movimentação de um lagarto (célula cinza escuro) com velocidade de duas células por
iteração, indo na direção de um alimento (célula cinza claro listrada) no reticulado bidimensional.
As simulações possuem parâmetros que podem ser definidos pelo usuário, permitindo a
configuração do ambiente e dos elementos que o compõem para que sejam aplicadas
configurações mais similares ao caso biológico real. Os parâmetros configuráveis do simulador
35
estão listados na Tabela 1. Detalhes sobre estes elementos e parâmetros serão apresentados na
sequência.
Tabela 1: Parâmetros configuráveis do simulador.
Elemento Parâmetro Definição
Lagartos
Idade máxima Número máximo de interações que um lagarto
pode viver.
Idade reprodutiva Número de interações em que um lagarto
atinge a idade adulta e pode se reproduzir.
Senioridade
Número de interações em que um lagarto
atinge a senioridade e perde a capacidade de se
reproduzir.
Probabilidade de acasalamento
Probabilidade de ocorrer o evento reprodutivo
ao encontro de dois lagartos férteis de sexos
opostos.
Tamanho da população inicial Número de lagartos na iteração zero.
Predadores
Velocidade Velocidade dos predadores em passos
(células) por iteração.
Probabilidade de predadores serem
adicionados a cada iteração
Probabilidade de introdução de novos
predadores no ambiente (representa a chegada
de um predador em migração).
Tamanho da população inicial Número de predadores na iteração zero.
Alimentos
Quantidade inicial de vegetais Número de vegetais na iteração zero.
Quantidade inicial de insetos Número de insetos na iteração zero.
Quantidade máxima de alimentos Número máximo de alimentos comportados
pelo ambiente.
Simulação
Número de iterações por simulação Número de iterações do algoritmo que serão
executadas por simulação.
Tamanho do reticulado Tamanho do reticulado bidimensional em
células.
Operadores
Genéticos
Probabilidade de mutação Probabilidade de ocorrer mutação durante a
reprodução.
Probabilidade de cruzamento
Probabilidade de ocorrer cruzamento de genes
dos pais durante a geração de um novo
indivíduo.
Operador de mutação Tipo de operador de mutação a ser aplicado.
Operador de cruzamento Tipo de operador de cruzamento a ser
aplicado.
3.1.1 Elementos das Simulações
Para facilitar a representação dos elementos das simulações utilizou-se o paradigma orientado a
objetos para o desenvolvimento. Cada elemento é representado por um objeto contendo seus
atributos e posição no reticulado. O simulador foi desenvolvido na linguagem Java e a interface
36
gráfica e recursos visuais utilizam as bibliotecas Swing (http://www.javaswing.org) e Graphics
(http://docs.oracle.com/javase/1.4.2/docs/api/java/awt/Graphics.html) da própria linguagem.
Os objetos que compõem a simulação são a população de lagartos, a população de
predadores, o ambiente (representado pelo reticulado bidimensional) e os recursos (alimentos)
que fornecem energia e hidratação aos lagartos. A simulação inicia com os objetos distribuídos
pelo ambiente conforme as configurações definidas pelo usuário. As características de cada tipo
de objeto são definidas como segue:
Alimentos: são distribuídos aleatoriamente pelo reticulado no início da
simulação. Ao longo das iterações novos alimentos são gerados de acordo com as
probabilidades definidas parametricamente. Alimentos possuem maior
probabilidade de aparecerem próximos a alimentos que já estão no ambiente, ou
seja, para cada alimento no cenário, há uma probabilidade de outros alimentos
similares surgirem dentro de um raio de vinte células de distância. Isso faz com
que os mesmos tenham tendência a ficarem agrupados em certas regiões do
ambiente, simulando bosques de frutos que atraem insetos. Eles fornecem
quantidades de energia e hidratação proporcionais a seus tamanhos e que variam
de acordo com seus tipos, conforme descrito na.
Tabela 2: Características nutricionais dos alimentos do simulador (OLIVEIRA, et al., 2010; ROCHA;
RODRIGUES, 2005).
Alimentos Energia Hidratação
Larvas 7,0 5,5
Grilos 4,0 3,0
Cupins 5,0 2,5
Besouros 4,0 4,5
Aranhas 3,0 3,5
Formigas 2,0 2,5
Frutos 5,0 8,0
Flores 2,0 6,5
Predadores: um único modelo de predador terrestre foi adicionado ao simulador. Ao
contrário dos lagartos, os modelos dos predadores são estáticos, não possuem
representações genéticas próprias e não evoluem. Eles se movem com velocidade
constante de forma aleatória pelo cenário e quando um lagarto entra em seu campo de
visão eles o perseguem e atacam até que a presa seja consumida ou saia de seu campo
37
de visão. Cada predador possui um nível de energia que é decrementado em uma
unidade a cada iteração. Se seu nível de energia chegar à zero, ele morre. Quando um
predador alcança uma célula adjacente a um lagarto, o lagarto é consumido. Quando
uma presa é consumida a energia do predador é incrementada proporcionalmente ao
tamanho da presa consumida. Se a energia de um predador chegar a 100% há uma
probabilidade de 20% de um novo predador ser adicionado à simulação, fazendo com
que o aumento de alimentos disponíveis promova um aumento na população de
predadores. Há também uma probabilidade de 0,01% de um predador ser adicionado ao
ambiente a cada iteração, simulando a migração e também diminuindo a probabilidade
de que a população de predadores seja extinta. As probabilidade de reprodução dos
predadores foram definidas e testadas por análise paramétrica de modo a buscar um
equilíbrio com a população de lagartos, buscando replicar o modelo de equilíbrio entre
presas e predadores encontrado na literatura. A movimentação dos predadores é dada
por uma máquina de estados finitos. Quando não há lagartos em seu raio de visão, ele se
movimenta aleatoriamente pelo reticulado e quando avista a presa, ele a persegue.
Lagartos: a cada iteração os lagartos têm seus gastos de energia e hidratação calculados
e decrementados ou incrementados com a alimentação. Se seus níveis de energia ou
hidratação chegarem à zero, eles morrem. Um lagarto também morre ao ser atacado por
um predador. A movimentação dos lagartos também é dada por uma máquina de
estados. Cada lagarto pode:
a) Procurar alimentos: lagartos possuem níveis de energia e hidratação que vão de 0% até
100%. Eles também possuem limiares mínimos e máximos para cada um destes que são
definidos de acordo com suas características genéticas. Se, por exemplo, os limiares
mínimos e máximos de energia de um lagarto forem 25% e 75%, respectivamente, o
lagarto começa a dedicar-se exclusivamente a procurar por alimentos quando sua
energia cai abaixo de 25% e para de procurar alimentos (apenas consome os que
eventualmente estiverem em seu caminho) quando sua energia atinge valores acima de
75%. O mesmo ocorre para a hidratação.
b) Procurar parceiros para reprodução: quando um lagarto não está com fome (seus níveis
de energia estão acima dos limiares mínimos) e ele está em idade de reprodução, ele
começa a busca por parceiros para a reprodução. Apenas machos procuram as fêmeas,
que ficam em repouso. Quando dois lagartos de sexos distintos se aproximam, há uma
probabilidade (que pode ser definida parametricamente no simulador) de que haja o ato
38
reprodutivo. Após a reprodução, o macho não pode se reproduzir por 30 iterações e a
fêmea por 100 iterações (tempo de espera).
c) Fugir de predadores: Quando um predador se aproxima do campo de visão do lagarto,
ele corre do mesmo, aumentando sua velocidade em 100%, e gastando o dobro de
hidratação durante a fuga. O lagarto para de fugir quando não há mais predadores
dentro de seu campo de visão, ou quando é consumido.
d) Permanecer em repouso: quando não houver necessidade de alimentação, fuga, ou
possibilidade de reprodução devido à idade, ou tempo de espera, o lagarto entra em
repouso, se movendo com metade da velocidade, poupando energia e hidratação.
e) As máquinas de estados dos lagartos e predadores são exibidas na Figura 10.
Figura 10: Máquinas de estados dos lagartos (a) e predadores (b).
39
A movimentação dos agentes ocorre de acordo com suas máquinas de estados. Cada lagarto
possui um campo de visão circular dividido em oito regiões que representam as direções norte,
sul, leste, oeste e diagonais, como representado na Figura 11. Ele observa os objetos que se
encontram em cada uma dessas regiões. Para calcular a direção para a qual o lagarto deve ir,
pesos são distribuídos para cada região de acordo com os itens encontrados nelas (alimentos,
predadores e outros lagartos) e o interesse do lagarto nestes itens (estado da máquina de estados
e preferência entre tipos de alimentos). Alimentos pelos quais os lagartos possuem maior
preferência recebem pesos maiores (proporcionais à preferência) e predadores recebem pesos
negativos. Quando lagartos machos buscam por parceiros reprodutivos, fêmeas férteis recebem
pesos positivos.
Figura 11: Campo de visão de um lagarto. A região quadrada 3×3 ao centro representa o campo de atuação,
dentro do qual o lagarto pode interagir com objetos. As outras áreas representam as coordenadas geográficas
indicadas e a região dentro da qual o lagarto percebe outros objetos (predadores, alimentos e coespecíficos).
Se predadores são avistados em algumas destas regiões, pesos maiores são atribuídos às regiões
nas direções opostas e o lagarto entra em modo de fuga, aumentando sua velocidade até não
haver mais predadores em seu campo de visão. O lagarto, por fim, escolhe aleatoriamente uma
destas direções para seguir, tendo maior probabilidade de escolher as regiões de maior peso.
Isso cria uma tendência dos lagartos de se mover em direção dos itens que lhes interessam e
fugir de predadores.
40
3.1.2 Interface
A interface do simulador mostra em tempo real os objetos do cenário e os personagens de
acordo com suas posições em um reticulado bidimensional. O simulador gera gráficos em
tempo real para acompanhamento das simulações, incluindo o tamanho da população de
lagartos, a quantidade de machos e fêmeas, a quantidade de predadores, as variações nos
tamanhos dos corpos e cabeças dos lagartos, os tamanhos dos alimentos do ambiente, as dietas
preferenciais e as causas das mortes dos lagartos. Uma captura da tela principal do simulador é
exibida na Figura 12.
Figura 12: Tela do simulador. A tela no canto esquerdo superior mostra a animação da simulação em execução.
Logo abaixo há um painel de controle e alguns dados da simulação em forma textual atualizados periodicamente.
As telas à direita apresentam gráficos atualizados em tempo real, exibindo o tamanho da população de lagartos e
de predadores, a quantidade de machos e fêmeas, as variações nos tamanhos dos corpos, cabeças e velocidade dos
lagartos, os tamanhos dos alimentos do ambiente, as dietas preferenciais e as causas das mortes dos lagartos.
A cada simulação, são geradas planilhas eletrônicas que mostram dados sobre todos os objetos
e fatores de interesse que compõem a simulação. Os dados armazenados são: média dos
tamanhos dos corpos e cabeças a cada iteração, média das velocidades, médias das preferências
por vegetais e insetos, média dos limiares de energia e hidratação, quantidade de machos e
fêmeas, número de descendentes gerados, tamanho da população de lagartos, tamanho da
população de predadores, quantidade de cada tipo de alimento, número de lagartos mortos por
desnutrição, número de lagartos mortos por desidratação, número de lagartos predados, número
de lagartos mortos por idade avançada, média do tamanho dos insetos e média do tamanho dos
41
vegetais. A cada iteração todos os dados são armazenados em arquivos de texto (planilhas
eletrônicas) para análise posterior.
3.2 MODELAGEM GENÉTICA DOS LAGARTOS
Na Fase 4 do Calangos os jogadores deverão ser capazes de gerenciar uma população de
lagartos no ambiente de forma a garantir sua sobrevivência e reprodução. Uma consequência
direta da definição inicial da morfologia, fisiologia e comportamento dos lagartos é que a
população gerada poderá apresentar maior ou menor grau de adaptabilidade ao ambiente. Para
investigar estes aspectos no simulador, foi proposta uma codificação genética para os lagartos e
operadores genéticos de cruzamento e mutação para inserção de variação genética durante o
processo reprodutivo. Em conjunto estes elementos permitem o estudo dos aspectos evolutivos
da Fase 4 do Calangos dentro do simulador.
3.2.1 Codificação Genética
A codificação genética dos lagartos do Calangos foi projetada de forma a incorporar as
principais características dos lagartos das dunas, como sexo, tamanho do corpo e cabeça,
coloração, velocidade de movimentação, dieta preferencial, dentre outras. Cada uma das
características dos lagartos é representada no cromossomo de forma independente. Para isso,
utilizou-se uma representação mista de código genético, como discutido na Seção 2.4 As
características fisiológicas e comportamentais dos lagartos são (ROCHA; RODRIGUES,
2005):
Tamanho do corpo: quanto maior o corpo do lagarto, maior sua velocidade e
capacidade de fuga de predadores, porém maior sua demanda por alimento e água.
Largura da cabeça: lagartos com cabeças de larguras diferentes têm diferentes
restrições sobre os tipos de alimentos que podem consumir. Cabeças maiores implicam
em bocas maiores, que podem apanhar objetos maiores, mas que tornam mais difícil
manipular objetos pequenos.
Preferência por insetos (PI): é representada por um valor de ponto flutuante entre 0 e
1, correspondente ao nível de preferência do lagarto por alimentos do tipo inseto. No
simulador, insetos fornecem mais energia do que vegetais. Lagartos consomem energia
proporcional à velocidade de seu metabolismo e tamanho do corpo.
Preferência por vegetais (PV): é também representada por um valor de ponto flutuante
entre 0 e 1, correspondente ao nível de preferência do lagarto por alimentos do tipo
42
vegetal, sendo o complemento da preferência por insetos. É calculada da seguinte
forma: PV = 10 PI. No simulador, vegetais fornecem mais hidratação do que insetos e
os lagartos consomem energia proporcional ao tamanho de seu corpo.
Velocidade: quanto maior a velocidade de um lagarto, maior a sua capacidade de
escapar de predadores, porém maior seu gasto de energia.
Limiares de satisfação alimentar: variam de 60% a 90% da energia total do lagarto.
Definem os limiares de energia e hidratação em que lagartos param de dedicar-se à
busca por alimentos e iniciam seus estados de repouso ou busca por parceiros para
reprodução.
Limiares mínimos de energia e hidratação: variam de 20% a 50% da hidratação total
do lagarto. Definem limites que representam a porcentagem de energia e hidratação
com a qual o lagarto entra no estado de busca por alimentos. Quando a energia e
hidratação de um lagarto decaem até seus respectivos limiares, o lagarto começa a
procurar alimentos no cenário até que seu limiar de satisfação alimentar seja atingido.
Cada uma das características dos lagartos é representada no cromossomo de forma diferente.
Para isso, foi proposta nesta dissertação uma representação mista de código genético. A Tabela
3 resume essas características e apresenta o domínio de cada uma delas.
Tabela 3: Modelo de características genéticas dos lagartos no simulador do Calangos e seus domínios.
Característica Domínio Tipo de Variável
Sexo (Sx) {feminino (0), masculino (1)} Binário
Tamanho do Corpo em cm (Bs) [10.0, 40.0] Ponto flutuante
Largura da Cabeça em cm (Hs) [Bs/5 – Bs/10, Bs/5 + Bs/10] Ponto flutuante
Velocidade (Vm) [1, 5] Inteiro
Preferência Alimentar por Insetos (PI) [0.0, 1.0] Ponto flutuante
Preferência Alimentar por Vegetais (PV) [0.0, 1.0] Ponto flutuante
Limiar de Satisfação de Hidratação (Sh) [60%, 90%] Inteiro
Limiar de Satisfação de Energia (Se) [60%, 90%] Inteiro
Limiar Mínimo de Hidratação (Th) [20%, 50%] Inteiro
Limiar Mínimo de Energia (Te) [20%, 50%] Inteiro
A Figura 13 ilustra um exemplo de cromossomo de um lagarto no simulador do Calangos, com
as características na ordem apresentada na Tabela 3.
43
Sx Bs Hs Vm PI PV Sh Se Th Te
0 (Fem) 17 4,6 4 5.0 3.5 75 83 27 33
Figura 13: Exemplo de cromossomo de um lagarto.
Neste simulador não há cálculo direto da função de fitness dos indivíduos. A pressão seletiva
pela sobrevivência é feita pelo próprio ambiente de simulação, ou seja, os lagartos são
selecionados por uma função de aptidão definida pelo próprio ambiente. Lagartos mais
adaptados para obtenção de recursos no ambiente terão maiores probabilidades de sobreviver e,
com isso, um maior número de oportunidades para se reproduzirem, difundindo seu material
genético mais amplamente do que os que não foram capazes de sobreviver por tempo
suficiente.
3.2.2 Reprodução, Cruzamento e Mutação
O processo de reprodução dos lagartos do simulador ocorre entre machos e fêmeas da mesma
espécie quando ambos estão em células adjacentes e são capazes de se reproduzirem (estão na
idade adulta e no período fértil), sendo que os lagartos machos devem ir ao encontro das
fêmeas. Ocorrendo o encontro, há uma probabilidade configurável parametricamente de o
evento reprodutivo ocorrer, podendo gerar de uma a quatro crias aleatoriamente. Uma fêmea
fica em período de gestação por 50 iterações, sendo impossibilitada de se reproduzir neste
período. Após as 50 iterações, os filhotes são adicionados à simulação. A postura de ovos foi
abstraída do simulador.
Consolidado o ato de reprodução, o operador de cruzamento que combina os
cromossomos dos pais formando os novos indivíduos é executado. O operador de mutação é
executado nos indivíduos recém-gerados em que um ou mais de seus genes estão sujeitos a
mudanças aleatórias respeitando o domínio de cada característica, dada a probabilidade de
mutação definida para a simulação. Os parâmetros relativos aos operadores genéticos foram
baseados nos resultados de simulações realizadas e apresentadas em (ALMEIDA, et al., 2012),
onde foram testados e avaliados diferentes operadores de cruzamento e diferentes taxas de
cruzamento e mutação. Em (ALMEIDA, et al., 2012) o operador de cruzamento de n pontos de
corte com taxa de cruzamento de 10% foi escolhido por apresentar resultados sutilmente
melhores que os outros três operadores testados (Seção 2.4.1.1) quanto aos efeitos positivos
sobre a população de lagartos. A Tabela 4 mostra um exemplo da aplicação do operador de
44
cruzamento de n pontos de corte em um par de indivíduos. O operador de mutação escolhido
foi o de redefinição aleatória pois este é um operador que não altera a ordem dos genes do
cromossomo, o que não pode acontecer dada a codificação criada. . Nos testes descritos em
(ALMEIDA, et al., 2012) a taxa de mutação que apresentou melhores resultados foi de 1%. A
Tabela 5 mostra um exemplo de aplicação do operador de redefinição aleatória, sobre um
indivíduo.
Tabela 4: Exemplo de aplicação do operador de cruzamento de n pontos de corte no simulador.
Indivíduo Genótipo
Mãe 0 17 4,6 0 4 0 2 1 0 0 27 33
Pai 1 18 5,4 0 3 1 1 1 1 0 23 45
Cruzamento de n-Pontos (para n=2)
Filho a 1 18 5,4 0 4 0 1 1 1 0 23 45
Filho b 0 17 4,6 0 3 1 2 1 0 0 27 33
Filho c 1 18 4,6 0 4 0 2 1 0 1 23 45
Filho d 0 17 5,4 0 3 1 1 1 0 0 27 33
Legenda:
X Gene materno
X Gene Paterno
X Mutação
Tabela 5: Exemplo de aplicação do operador de mutação por redefinição aleatória no simulador.
Indivíduo Genótipo
Original 0 17 4,6 0 4 0 2 1 0 0 27 33
Mutação 0 17 4,6 0 7 0 2 1 0 0 27 33
45
4 SIMULAÇÕES
A investigação sobre os aspectos ecológicos e evolutivos do Calangos consiste na
implementação de um algoritmo evolutivo capaz de simular a evolução dos lagartos ao longo
do jogo, de forma a se estudar a capacidade de sobrevivência e reprodução dos mesmos quando
imersos em ambientes com diferentes graus de dificuldade. Esta seção descreve as simulações
realizadas e os resultados obtidos no projeto, junto com a análise dos resultados das execuções
e comparativos entre diferentes tipos de cenário.
4.1 PARAMETRIZAÇÃO
Para que os objetivos deste projeto sejam alcançados foram preparadas e executadas simulações
que visam mostrar o impacto de diferentes tipos de ambiente na ecologia e evolução dos
lagartos projetados para o jogo. Foram definidos três tipos de ambiente, com diferentes níveis
de dificuldade: um ambiente favorável com quantidade abundante de alimentos e baixa taxa de
reprodução de predadores; um ambiente hostil com pequena quantidade de alimentos e alta taxa
de surgimento de predadores; e um ambiente equilibrado com quantidades balanceadas de
alimentos e predadores. Os parâmetros específicos de cada tipo de ambiente foram definidos
por meio de testes empíricos e são exibidos na Tabela 6.
Tabela 6: Parâmetros dos três tipos de ambiente de simulação.
Ambiente Parâmetro Valor
Favorável
Probabilidade de surgimento de predadores 1%
Probabilidade de adição de insetos 10%
Probabilidade de adição de vegetais 10%
Equilibrado
Probabilidade surgimento de predadores 5%
Probabilidade de adição de insetos 5%
Probabilidade de adição de vegetais 5%
Hostil
Probabilidade de surgimento de predadores 10%
Probabilidade de adição de insetos 1%
Probabilidade de adição de vegetais 1%
46
Foram feitas quatro séries de simulações (cenários) para cada um dos três tipos de ambiente,
totalizando doze conjuntos de experimentos, da seguinte forma (Tabela 7): 1) Para o Cenário 1
foi desabilitada a evolução dos lagartos e predadores não estão presentes nas simulações. Este é
um cenário de controle, onde se buscou construir um ambiente com equilíbrio dinâmico entre
lagartos e alimentos; 2) O Cenário 2 também não possui predadores, porém a evolução dos
lagartos é habilitada. Este cenário visa mostrar a convergência evolutiva dos lagartos em um
ambiente sem predadores; 3) O Cenário 3 não habilita a evolução, porém adiciona predadores.
Este cenário busca avaliar o impacto da predação no equilíbrio do sistema; e 4) O Cenário 4 é o
cenário mais próximo da Fase 4 do jogo Calangos, na qual é avaliado o comportamento
evolutivo dos lagartos em um ambiente com predadores.
Tabela 7: Cenários para simulações com e sem evolução e com e sem a presença de predadores.
Cenário Ambiente Evolução Predadores
1
Favorável
Não Não Equilibrado
Hostil
2
Favorável
Sim Não Equilibrado
Hostil
3
Favorável
Não Sim Equilibrado
Hostil
4
Favorável
Sim Sim Equilibrado
Hostil
Nas simulações sem evolução todos os lagartos são idênticos, variando apenas o sexo, com o
código genético formado a partir dos valores médios do intervalo de valores possíveis
(domínio) de cada gene (Figura 14) para facilitar a comparação com os resultados de cenários
com evolução.
Sx Bs Hs Vm PI PV Sh Se Th Te
Aleatório 15 5 3 0.5 0.5 75 75 25 25
Figura 14: Cromossomo dos lagartos em cenários sem evolução formado pelos valores médios do domínio de
cada gene.
Os parâmetros de execução das simulações são exibidos na Tabela 8.
47
Tabela 8: Parâmetros fixos das simulações.
Elemento Parâmetro Valor
Lagartos
Idade máxima 3.000 iterações
Idade reprodutiva 1.000 iterações
Senioridade 2.500 iterações
Probabilidade de acasalamento 30%
Tamanho da população inicial 100
Quantidade máxima de lagartos 500
Predadores
Velocidade 3 células por iteração
Probabilidade de predadores serem
adicionados aleatoriamente 0,01%
Tamanho da população inicial 1
Alimentos
Quantidade inicial de insetos 100
Quantidade inicial de vegetais 100
Quantidade máxima de alimentos 1.000
Tamanhos mínimo e máximo de
alimentos [1, 10]
Simulação Número de iterações por simulação 60.000
Tamanho do reticulado 1.000 × 1.000
Operadores Genéticos
Probabilidade de cruzamento 10%
Probabilidade de mutação 1%
Operador de mutação Redefinição aleatória
Operador de cruzamento Cruzamento de n-pontos de corte
Os parâmetros relativos aos lagartos, predadores e alimentos foram baseados em estudos
realizados em trabalhos anteriores relativos ao Calangos (DE CASTRO; EL-HANI; LOULA,
2010; LOULA, et al., 2009; OLIVEIRA, et al., 2010; ROCHA; RODRIGUES, 2005) e em
valores empíricos, definidos com o intuito de modelar comportamentos similares aos da
biologia populacional, tentando produzir uma condição inicial de equilíbrio. O tamanho do
reticulado foi definido em 1.000 × 1.000 para poder comportar a grande quantidade de
elementos no cenário. O número de iterações foi definido em 60.000 considerando o tempo de
uma geração como 1.000 iterações, tendo-se um total de 60 gerações. Experimentos foram
conduzidos com até 300.000 iterações, porém, constatou-se que os padrões se repetem após
certa quantidade de iterações e, para fins de visualização, as simulações apresentadas na seção
seguinte mostram a convergência nas primeiras 60.000. Os parâmetros relativos aos operadores
genéticos foram baseados nos resultados de simulações realizadas e apresentadas em
(ALMEIDA, et al., 2012).
48
4.2 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Antes de simular a evolução dos lagartos, buscou-se definir um cenário que, sem a
possibilidade de evolução dos lagartos, pudesse apresentar um comportamento similar aos
modelos presa-predador encontrados na literatura da biologia (BERRYMAN, 1992; MAY,
1972; SMITH; SLATKIN, 1973), assim como o modelo Lotka-Volterra. Em princípio essa
simulação seria o ponto de partida para o estudo da ecologia dos lagartos das dunas do São
Francisco dentro do simulador do Calangos. Para isso, foram projetados quatro diferentes
cenários (descritos na seção anterior) que demonstram as iterações entre lagartos e presas, e
lagartos e predadores, com e sem a possibilidade de evolução.
Serão apresentados gráficos e discussões envolvendo o tamanho das populações de
lagartos em comparação com a quantidade de alimentos no ambiente a cada iteração, as causas
de morte dos lagartos, o tamanho dos insetos e vegetais, a quantidade de insetos e vegetais, a
quantidade de filhos sendo gerados por iteração, e a longevidade dos lagartos. Em cada um
destes casos as curvas serão apresentadas fazendo-se um paralelo entre os diferentes níveis de
complexidade ambiental: favorável, equilibrado e hostil.
As simulações foram feitas de acordo com os parâmetros da Tabela 8. Para cada um dos
quatro cenários foi executada uma simulação para cada um dos três ambientes. Todas as
simulações foram executadas com 60.000 iterações.
4.2.1 Cenário 1: Ambiente Sem Predadores e Sem Evolução
Neste cenário existem apenas lagartos e alimentos. A diferença entre os três tipos de ambiente
reside na taxa de geração de alimentos a cada iteração (Tabela 6). Na Figura 15 observa-se que
nas simulações de três ambientes a quantidade de alimentos cresce rapidamente e passa a
oscilar em equilíbrio. Observa-se, também, que nos momentos em que a população de lagartos
é maior, a quantidade de alimentos decresce. A diminuição na quantidade de alimentos acarreta
a diminuição da população de lagartos. Esta, por sua vez, faz com que a quantidade de
alimentos aumente, ocasionando um equilíbrio entre a quantidade de alimentos e o número de
lagartos ao longo das iterações. Esse comportamento é típico de um modelo do tipo presa-
predador, no qual, quando em equilíbrio, existe uma oscilação fora de fase entre a quantidade
de presas e predadores no ambiente (BERRYMAN, 1992), assim como é observado no modelo
de Lotka-Volterra discutido anteriormente.
49
Observa-se também que, comparando os três ambientes, há poucas diferenças quanto à
quantidade de alimentos e de lagartos. Conclui-se que, para este cenário, mesmo no ambiente
hostil, a quantidade de alimentos é suficiente para manter a população em equilíbrio e a
hostilidade do ambiente acaba impactando essencialmente o tamanho da população de lagartos.
Figura 15: Comparativo entre a população de lagartos e a quantidade de alimentos em uma simulação do Cenário1
nos ambientes favorável, equilibrado e hostil.
A Figura 16 mostra o comparativo cumulativo entre as causas das mortes dos lagartos nos três
ambientes, nos quais ocorrem a maior parte de mortes por desnutrição e desidratação. As
mortes por predação são nulas, pois não há predadores neste cenário. Mortes por idade
representam uma pequena porção, próxima de zero, ou seja, pouquíssimos lagartos atingiram a
50
idade máxima. É interessante notar que os padrões das mortes por desidratação e desnutrição
são muito similares, pois os lagartos são idênticos geneticamente, assim possuem preferências
iguais por insetos e vegetais, e os mesmos limiares de hidratação e energia.
Figura 16: Comparativo entre as causas de mortes dos lagartos nas simulações do Cenário 1 nos ambientes
favorável, equilibrado e hostil.
A Figura 16 mostra as médias dos tamanhos dos alimentos nas simulações do Cenário 1.
Observa-se que os valores se concentram em torno de 4,3 nos três ambientes. Todos os lagartos
deste cenário são idênticos e possuem cabeças de tamanho 5, podendo consumir alimentos de
tamanho 3 até 7. Se a distribuição do tamanho dos alimentos é diversificada, é provável que
exista uma grande quantidade de alimentos de tamanhos de 1 até 3 e de 7 até 10, que nunca são
51
consumidos. As quedas cíclicas na quantidade de alimentos na Figura 16 representam, na
verdade, a diminuição na quantidade de alimentos consumíveis pelos lagartos e isso explica a
morte de lagartos por inanição e desidratação, mesmo havendo grande quantidade de alimentos.
Figura 17: Comparativo entre o tamanho médio dos dois tipos de alimentos nas simulações do Cenário 1 nos
ambientes favorável, equilibrado e hostil.
Quanto à variabilidade de alimentos, observou-se uma similaridade grande entre as quantidades
de alimentos nas simulações para os três ambientes (Figura 18), pois neste cenário não há
evolução e as preferências dos lagartos pelos dois tipos de alimentos são iguais. Assim, os dois
tipos de alimentos são consumidos em proporções similares.
52
Figura 18: Comparativo entre a quantidade de insetos e vegetais nas simulações do Cenário1 nos ambientes
favorável, equilibrado e hostil.
A quantidade de filhos gerados por iteração representa a quantidade de novos lagartos que
foram gerados a cada iteração. Este valor representa a fecundidade da população a cada instante
de tempo. Neste quesito também houve pouca diferença entre os três ambientes para este
cenário, mantendo certa estabilidade ao longo das iterações (Figura 19). Mesmo assim,
percebe-se que a quantidade média de filhos por iteração cresce conforme a dificuldade do
ambiente (observando a altura dos picos na Figura 19). Isso sugere que os lagartos precisam se
reproduzir mais para conseguir manter um equilíbrio populacional em ambientes mais hostis.
53
Figura 19: Comparativo entre a quantidade de filhos gerados a cada iteração nas simulações do Cenário 1.
A longevidade média (Figura 20) é calculada pela média das idades (em iterações) dos lagartos
da população. Quanto maior a longevidade de um lagarto, mais chances de reprodução ele tem,
consequentemente, maior probabilidade de propagar seu material genético (considerando que
poucos lagartos atingem a senioridade nas simulações).
54
Figura 20: Comparativo entre a longevidade média dos lagartos a cada iteração nas simulações do Cenário 1.
No Cenário 1 a longevidade média dos lagartos é similar nos três ambientes, o que pode ser
explicado pela ausência de predadores (sem predação) e pela igualdade genética dos lagartos (a
longevidade dos lagartos varia nas simulações com evolução, como será visto em seguida).
Em resumo, os testes no Cenário 1 mostram que existe um equilíbrio entre lagartos e
alimentos nas simulações e o modelo de equilíbrio cíclico presa-predador obtido com os
resultados das simulações segue a tendência do modelo Lotka-Volterra, que descreve
matematicamente alguns dos relacionamentos entre presas e predadores na natureza. Isso indica
55
que o modelo proposto neste trabalho permite uma simulação adequada do caso ecológico real
observado nas dunas do médio São Francisco.
4.2.2 Cenário 2: Ambiente Sem Predadores e Com Evolução
Este cenário possui os mesmos parâmetros de execução do Cenário 1, com exceção de que a
evolução dos lagartos é habilitada. A população inicial é gerada aleatoriamente, cada indivíduo
tendo uma codificação genética aleatória. Os testes deste cenário visam mostrar o impacto da
evolução dos lagartos dentro de um ambiente ainda sem predadores, em contraste com o
Cenário 1.
A Figura 21 mostra o comparativo entre o tamanho da população de lagartos e a
quantidade média de alimentos no Cenário 2. Observa-se que a quantidade média de alimentos
no Cenário 2 e para os três ambientes é consideravelmente reduzida em comparação ao Cenário
1. Isso pode ser explicado por diversos fatores, um deles é o aumento da longevidade dos
lagartos no Cenário 2 em comparação ao Cenário 1, atribuível à adaptação dos lagartos ao
ambiente com o passar das gerações. Nota-se, na Figura 22, que a longevidade no Cenário 2 é
bastante similar à do Cenário 1 no início das simulações, mas com o passar do tempo os
lagartos vão se adaptando evolutivamente ao ambiente e sua longevidade passa a aumentar.
Esse efeito é notável nos três níveis de ambiente, salientando que quanto mais tempo um
lagarto vive, mais ele precisa se alimentar.
Outro fator que influencia a quantidade de alimentos nos dois cenários é a evolução dos
limiares de hidratação e energia (Figura 23). No Cenário 1 estes valores são fixados em 20,
enquanto no Cenário 2 os valores variam entre 25 e 30 com o passar do tempo. Limiares de
energia e hidratação mais altos fazem com que os lagartos sintam necessidade de se
alimentarem com mais frequência, consumindo mais recursos do ambiente.
56
Figura 21: Comparativo entre a população de lagartos e a quantidade de alimentos nas simulações do Cenário 2.
O terceiro fator que pode influenciar o aumento no consumo de alimentos do Cenário 2 é a
quantidade de filhos gerados por iteração (observável na Figura 24). No simulador, filhos
recém gerados iniciam suas vidas com metade de seus níveis de energia e hidratação, fazendo
com que precisem se alimentar logo após o nascimento. O aumento na geração de filhos na
comparação dos dois cenários também é visível, mostrando que indivíduos com maiores níveis
de adaptabilidade ao ambiente tendem a prevalecer na população.
57
Figura 22: Comparativo entre a longevidade média dos lagartos nas simulações do Cenário 2 para os ambientes
favorável, equilibrado e hostil.
58
Figura 23: Convergência evolutiva dos limiares de energia e hidratação do Cenário 2.
O quarto fator que influencia o consumo de alimentos no ambiente é a variação na velocidade
dos lagartos. No Cenário 1 a velocidade dos lagartos foi mantida em 3 células por iteração, mas
no Cenário 2 observa-se um aumento dessa velocidade nos três ambientes (Figura 25). Lagartos
mais velozes tendem a capturar os alimentos mais rapidamente que os lagartos mais lentos, que
acabam perecendo. Porém, quanto maior a velocidade de um lagarto, maior seu gasto basal de
energia e hidratação, fazendo com que ele precise se alimentar mais e com maior frequência.
59
Figura 24: Comparativo entre a quantidade de filhos gerados por iteração no Cenário 2.
60
Figura 25: Comparativo entre a evolução da velocidade dos lagartos nos três tipos de ambiente do Cenário 2.
Como visto anteriormente, o tamanho dos corpos dos lagartos influencia sua alimentação e
velocidade. Os alimentos que podem ser consumidos por um lagarto devem ser proporcionais
ao tamanho de sua cabeça que, por sua vez, é influenciado pelo tamanho corpo. A evolução do
tamanho dos corpos e cabeças dos lagartos para cada tipo de ambiente é vista na Figura 26.
61
Figura 26: Comparativo entre a evolução do tamanho dos corpos e cabeças dos lagartos no Cenário 2.
Nota-se que nos três ambientes há oscilações nos tamanhos dos corpos e cabeças dos lagartos, o
que pode ser explicado pela variação nos tamanhos dos alimentos do ambiente. Observa-se, na
Figura 27, que o tamanho dos alimentos varia de forma oscilatória também. Quando a
população de lagartos é composta por uma maioria de lagartos de tamanho menor, a quantidade
de alimentos de tamanho pequeno diminui, sobrando alimentos grandes em maior quantidade, o
que favorece lagartos de tamanho maior, que acabam se multiplicando. Com o aumento da
população de lagartos de tamanho maior, a quantidade de alimentos de tamanho grande
62
decresce e a de alimentos de tamanho pequeno volta a aumentar, favorecendo lagartos de
tamanho pequeno. Este comportamento acaba estabilizando dento de um ciclo limite.
Figura 27: Comparativo entre o tamanho dos corpos dos lagartos e o tamanho médio dos insetos e vegetais das
simulações do Cenário 2.
63
Figura 28: Comparativo entre os motivos das mortes dos lagartos no Cenário 2.
No Cenário 1 as principais causas de mortes de lagartos foram desidratação e desnutrição. Isso
se manteve no Cenário 2, porém, no Cenário 1 as curvas que representam quantidades de
mortes por esses motivos eram paralelas e quase idênticas (Figura 28). Já no Cenário 2
ocorreram mais mortes por desidratação, pois, neste cenário, a preferência dos lagartos por
insetos é maior que a preferência por vegetais (que fornecem mais hidratação do que insetos)
na maioria das iterações, como observado na Figura 29. A preferência alimentar é influenciada
pelo aumento na velocidade dos lagartos, o que afeta mais o consumo energético do que a
64
necessidade de hidratação. Como consequência dessa preferência observa-se um maior número
de mortes por desidratação, visto que o consumo de vegetais diminui.
Figura 29: Comparativo da preferência dos lagartos por insetos e vegetais nas simulações do Cenário 2.
Com a análise dos resultados das simulações do Cenário 2 nota-se que a evolução teve um
efeito positivo no crescimento da população de lagartos, assim como em sua longevidade e
fecundidade. Observou-se também que houve diferenciação em seus tamanhos em relação ao
Cenário 1, porém os lagartos tornaram-se mais rápidos. O consumo de alimentos no Cenário 2
foi por volta de três vezes maior do que no Cenário 1 devido à necessidade de suprir uma
65
população maior de lagartos, com maior longevidade, maior agilidade (velocidade) e maior
limiar de alimentação.
4.2.3 Cenário 3: Ambiente Com Predadores e Sem Evolução
A principal diferença entre Cenários 3 e 4 quando comparados aos Cenários 1 e 2 é a presença
de predadores, o que torna a luta pela sobrevivência mais difícil para os lagartos.
Figura 30: Comparativo entre a população de lagartos e predadores no Cenário 3.
No caso específico do Cenário 3, este investiga a dinâmica do sistema com a presença de
predadores, porém ainda sem a evolução dos lagartos. Na Figura 30 observa-se que ocorreu a
extinção da população de lagartos nos ambientes equilibrado e hostil logo no início das
66
simulações. Como a diferença entre este cenário e o Cenário 1 é a presença de predadores, há
uma evidência de que a extinção nos ambientes equilibrado e hostil foi em grande parte
influenciada pelos predadores. Nota-se também que a ausência de lagartos promove a morte
dos predadores, que ficaram sem alimentos para subsistência (Figura 31).
Figura 31: Comparativo entre a população de lagartos e a quantidade média de alimentos no Cenário 3.
Quanto à quantidade de alimentos no cenário, é possível notar na Figura 31 que há um
decrescimento proporcional ao tamanho da população de lagartos e vice-versa. Esse tipo de
sistema representa certo equilíbrio entre a quantidade de predadores, lagartos e alimentos.
67
Figura 32: Comparativo entre as causas das mortes dos lagartos no Cenário 3.
A Figura 32 mostra uma análise comparativa entre o motivo das mortes dos lagartos no Cenário
3. Observa-se que no ambiente favorável a maioria das mortes é causada por desnutrição e
desidratação em proporções similares e existem poucas mortes por predação e por idade
avançada. No ambiente favorável desidratação e desnutrição ocorrem aproximadamente com a
mesma frequência e mortes por predação ocorrem a uma taxa menor. No ambiente equilibrado,
no qual existem mais predadores, ocorrem mais mortes por predação do que por outros
motivos. No ambiente hostil a quantidade de mortes por predação aproxima-se da quantidade
de mortes por desidratação e desnutrição, porém a extinção da população ocorre.
68
Figura 33: Comparativo entre a longevidade média dos lagartos no Cenário 3.
Mortes por desidratação e desnutrição também podem ser causadas por grupos de predadores
que patrulham regiões com alimentos, impedindo que lagartos se aproximem. Além disso, uma
grande quantidade de predadores pode fazer com que muitos lagartos fiquem em fuga por mais
tempo, dificultando severamente a alimentação e aumentando seu gasto energético.
69
Figura 34: Comparativo entre a quantidade média de filhos gerados por iteração no Cenário 3.
Quanto à longevidade dos lagartos, a Figura 33 mostra uma oscilação com certa similaridade
nos três ambientes. Porém nos ambientes equilibrado e hostil ocorre a extinção dos lagartos.
Quanto mais hostil o ambiente, mais rápida a extinção.
Com relação à quantidade de filhos gerados por iteração (Figura 34), observa-se que
houve muito menos reprodução nos dois ambientes com mais predadores e menos alimentos. A
escassez de recursos e a presença de predadores faz com que os lagartos passem mais tempo
ocupados com a própria sobrevivência (fuga e alimentação) do que com a reprodução.
70
De maneira geral, foram observadas situações de dificuldade para os lagartos nos
ambientes equilibrado e hostil deste cenário, resultando na extinção dos lagartos devido à
presença dos predadores. Este cenário é aplicado como modelo de controle para comparação
com as simulações do Cenário 4, no qual são avaliados os aspectos ecológicos e evolutivos dos
lagartos em um ambiente com predadores.
4.2.4 Cenário 4: Ambiente Com Predadores e Com Evolução
Este cenário é o mais similar ao conceito do jogo Calangos, combinando evolução dos lagartos
com a presença de predadores. Em comparação com o Cenário 3, as simulações a serem
apresentadas aqui mostram o impacto da evolução dos lagartos nos três tipos de ambiente com
a adição de predadores.
A Figura 35 mostra a dinâmica das populações do Cenário 4 para os três níveis de
ambiente. Observa-se que, diferentemente do Cenário 3, não houve extinção dos lagartos nos
ambientes equilibrado e hostil. Isso mostra que apesar das adversidades ambientais os lagartos
conseguiram se adaptar ao ambiente de maneira suficientemente rápida, evitando a extinção da
espécie durante a simulação.
Como ocorre na comparação entre os Cenários 1 e 2, o consumo de alimentos no
Cenário 4 (Figura 36) mostra-se maior do que no Cenário 3 devido aos efeitos da maior
quantidade de filhos por iteração (Figura 37), da maior longevidade dos lagartos (Figura 38), e
do aumento na velocidade dos lagartos (Figura 39) em comparação com o Cenário 3. Porém, o
consumo de alimentos neste cenário é, em média, menor do que no Cenário 2. No Cenário 2
(com evolução e sem predadores), a quantidade de alimentos nos três tipos de ambiente oscila
na maior parte do tempo entre 100 e 300 unidades (Figura 21) e, no cenário atual, em torno de
200 e 700 unidades (Figura 36). Essa abundância de alimentos está relacionada à diminuição da
população de lagartos, causada pelo acréscimo de predadores ao ambiente e consequente
redução de consumo.
71
Figura 35: Comparativo entre os tamanhos da população de predadores e lagartos no Cenário 4.
72
Figura 36: Comparativo entre a quantidade de alimentos e o tamanho da população de lagartos no Cenário 4.
A quantidade de filhos por iteração no Cenário 4 oscila na maior parte do tempo em torno de 15
e 20 nos ambientes equilibrado e favorável (no Cenário 3 a oscilação é em torno de 10, porém
com picos maiores e maior instabilidade).
73
Figura 37: Comparativo entre a quantidade de filhos por iteração no Cenário 4.
Quanto à longevidade dos lagartos no Cenário 4, ela oscila na maior parte do tempo entre 500 e
1500 iterações nos três tipos de ambiente (Figura 38). Já no Cenário 3, a oscilação ocorre entre
100 e 1550 nos três ambientes incluindo equilibrado e hostil (onde ocorreu a extinção da
população de lagartos). Observa-se que os vales nas curvas da longevidade no Cenário 3
(Figura 33) são mais profundos e os picos mais altos, indicando maior instabilidade. Isso indica
que, neste cenário, a evolução evita a extinção da espécie e causa o aumento e estabilidade da
longevidade dos lagartos.
74
Figura 38: Comparativo entre a quantidade a longevidade dos lagartos no Cenário 4.
75
Figura 39: Comparativo entre a convergência evolutiva da velocidade dos lagartos nos ambientes do Cenário 4.
Na Figura 39 observa-se que a velocidade dos lagartos no Cenário 4 convergiu para uma
oscilação em torno de 5 passos por iteração nos três ambientes (no Cenário 3, a velocidade é
mantida em 3 passos por iteração). Este aumento de velocidade, apesar de acrescentar no gasto
de energia e hidratação dos lagartos, favorece a capacidade de fuga de predadores (com
velocidade fixa também em 3 passos por iteração) e a capacidade de obtenção de alimentos
(lagartos mais rápidos conseguem chegar até áreas com alimentos mais rapidamente do que os
outros).
76
Figura 40: Comparativo os motivos das mortes dos lagartos no Cenário 4.
No Cenário 4 o motivo das mortes dos lagartos é, nos três ambientes, por desidratação na maior
parte das vezes, seguido por desnutrição e, em terceiro lugar, por predação (Figura 40). Para
todos os casos a quantidade de mortes é maior conforme a hostilidade do ambiente. Como dito
anteriormente, predadores também podem causar a morte indireta dos lagartos por falta de
alimentação, pois, além de impedirem que lagartos se aproximem de algumas áreas com
alimentos, os obrigam a entrar em fuga, reduzindo a energia e hidratação e dificultando a
alimentação deles.
77
Figura 41: Comparativo entre os tamanhos dos corpos e cabeças dos lagartos no Cenário 4.
Houve uma sutil redução nos tamanhos dos corpos e cabeças dos lagartos no Cenário 4 no
ambiente equilibrado (Figura 41). Nos três ambientes o tamanho dos lagartos oscila em torno
de 17 e 23, que são tamanhos de nível médio, sendo ideal para um consumo não muito elevado
de energia e hidratação e tamanho da cabeça suficiente para que possam consumir os alimentos
do cenário.
78
Figura 42: Comparativo entre o tamanho dos alimentos do Cenário 4.
A variação no tamanho dos alimentos (Figura 42) nos três ambientes oscila entre de 2 e 5 nos
três ambientes. Esse aumento em diversos pontos é inversamente proporcional ao tamanho dos
corpos dos lagartos, sendo que quando há uma população de lagartos grandes há uma
diminuição na quantidade de alimentos grandes e o equivalente para uma população de lagartos
pequenos.
79
Figura 43: Comparativo entre a preferência dos lagartos pelos tipos de alimentos do Cenário 4.
A Figura 44 mostra a quantidade de vegetais e insetos na simulação do Cenário 4. Observa-se
que em momentos em que a preferência dos lagartos por um tipo de alimento é maior, a
quantidade deste tipo de alimento tende a ser menor no cenário em relação ao outro tipo.
Na Figura 43 observa uma situação no ambiente equilibrado onde a preferência por
alimentos dos tipos inseto e vegetal se igualam, como consequência disso, um breve período
depois, observa-se que a quantidade de insetos e vegetais no mesmo ambiente na Figura 44 são
muito similares, ou seja o consumo dos dois tipos de alimento foi equilibrado.
80
Figura 44: Comparativo entre a quantidade de insetos e vegetais no Cenário 4.
Ao se movimentarem, lagartos gastam mais hidratação do que energia. Em ambientes com
maior quantidade de predadores, observa-se que os lagartos têm maior preferência por vegetais
que lhes fornecem mais hidratação (Figura 43). Isso acontece por que os predadores fazem com
que os lagartos fiquem em movimentação mais frequentemente.
81
Figura 45: Comparativo entre os limiares mínimos de energia e hidratação Cenário 4.
Quanto aos limiares mínimos (Figura 45), observa-se um comportamento similar ao da
preferência alimentar. Nos ambientes com predação os lagartos precisam de alimentos ricos em
água com mais frequência devido à constante movimentação por conta dos predadores.
4.3 RESUMO GERAL DOS RESULTADOS EXPERIMENTAIS
Os resultados obtidos e apresentados na seção anterior permitem tirar diversas conclusões sobre
a ecologia e evolução dos lagartos em diferentes cenários e com variados níveis de dificuldade
82
ambiental. As diferenças de desempenho entre as populações de lagartos em cenários com e
sem evolução foram evidentes, especialmente para os casos onde há presença de predadores,
nos quais a adaptabilidade não somente melhorou o desempenho da população, como evitou
sua extinção nos ambientes equilibrado e hostil. Nas Tabelas 9 a 11 são exibidas comparações
entres as médias e desvios padrões dos resultados de todas as iterações nos quatro cenários.
Tabela 9: Comparativo entre os valores médios dos fatores no ambiente favorável nos quatro cenários.
Ambiente Favorável C1 C2 C3 C4
População de Lagartos 41,17±12,52 54,26±4,46 37,59±17,31 38,2±9,25
População de Predadores --- --- 1,55±0,52 1,95±0,52
Longevidade 823,35±132,26 969,8±64,65 814,17±197,11 909,3±141,23
Filhos por Geração 9,48±2,52 20,43±2,41 9,71±5,34 15,34±4,48
Velocidade 3±0 5,53±0,1 3±0 5,24±0,21
Tamanho do Corpo 20±0 19,5±0,48 20±0 19,58±1,26
Tamanho da Cabeça 5±0 4,78±0,1 5±0 4,58±0,25
Tamanho dos Insetos 4,31±0,04 3,52±0,21 4,33±0,07 4,36±0,21
Tamanho dos Vegetais 4,31±0,04 3,72±0,25 4,32±0,06 4,39±0,2
Quantidade de Insetos 659,4±27,83 184,78±17,23 670,06±39,76 513,74±58,9
Quantidade de Vegetais 659,47±27,82 176,62±17,6 669,84±39,89 515,39±63,42
Preferência por Insetos 5±0 5,21±0,22 5±0 5,14±0,46
Preferência por Vegetais 5±0 4,79±0,22 5±0 4,86±0,46
Limiar de Energia 25±0 25,49±1,64 25±0 28,52±1,6
Limiar de Hidratação 25±0 26,82±1,62 25±0 24,05±4,76
Mortos por Desnutrição 5,41±4,73 1,6±0,5 4,71±4,54 1,75±1,08
Mortos por Desidratação 5,42±4,75 1,79±0,62 4,72±4,53 1,91±1,27
Mortos por Idade 0±0 0±0 0±0 0±0
Mortos por Predação --- --- 2,03±1,4 1,32±0,59
No Cenário 1 observa-se a menor quantidade de filhos por iteração em todos os ambientes,
juntamente com as maiores quantidades de mortes por desnutrição e desidratação. Isso pode ser
explicado pela incapacidade de alimentação dos lagartos por certos tamanhos de alimentos,
como discutido anteriormente.
Em todos os ambientes a maior longevidade dos lagartos, o maior crescimento da
população e a maior quantidade de filhos por iteração são vistos no Cenário 2, no ambiente
favorável. Este é o cenário que apresenta a menor quantidade de mortes por desnutrição e
desidratação.
83
Tabela 10: Comparativo entre os valores médios dos fatores no ambiente equilibrado nos quatro cenários.
Ambiente Equilibrado C1 C2 C3 C4
População de Lagartos 38,91±13,04 53,75±4,43 20,26±15,63 37,15±8,53
População de Predadores --- --- 5,97±1,99 1,89±0,48
Longevidade 825,8±140,23 967,23±65,29 770,38±253,34 916,14±128,45
Filhos por Geração 9,32±2,57 19,69±2,3 12,64±9,72 15,74±4,36
Velocidade 3±0 5,52±0,11 3±0 5,29±0,2
Tamanho do Corpo 20±0 19,27±0,46 20±0 17,8±0,87
Tamanho da Cabeça 5±0 4,79±0,1 5±0 4,31±0,2
Tamanho dos Insetos 4,32±0,04 3,72±0,25 4,4±0,07 4,54±0,2
Tamanho dos Vegetais 4,31±0,04 3,88±0,25 4,4±0,07 4,58±0,19
Quantidade de Insetos 627,49±27,51 167,72±17,92 694,36±93,05 490,78±54,5
Quantidade de Vegetais 627,03±27,48 160,22±17,38 692,9±92,74 492,14±57,95
Preferência por Insetos 5±0 5,16±0,21 5±0 5,02±0,34
Preferência por Vegetais 5±0 4,84±0,21 5±0 4,99±0,34
Limiar de Energia 25±0 29,8±0,68 25±0 24,49±1,92
Limiar de Hidratação 25±0 25,88±1,6 25±0 27,36±1,6
Mortos por Desnutrição 5,15±4,62 1,6±0,5 2,83±2,58 0,97±100,68
Mortos por Desidratação 5,17±4,63 1,78±0,61 2,83±2,56 1,05±109,1
Mortos por Idade 0±0 0±0 0±0 0±0
Mortos por Predação --- --- 2,24±1,61 0,67±50,6
No Cenário 3 observa-se a maior quantidade de mortes por predação e as menores populações
de lagartos e menor longevidade em todos os tipos de ambiente. Este pode ser visto como
cenário de pior caso, no qual os lagartos não evoluem e há a presença de predadores. Ou seja,
há uma população de lagartos incapaz de se adaptar e imersos em um ambiente bastante hostil.
O Cenário 4, apesar de desafiador para os lagartos, mostrou-se o mais equilibrado de
todos. O fator marcante deste é a capacidade de, por meio da evolução, manter a população de
lagartos nos ambientes equilibrado e hostil, mesmo com a presença de predadores.
Com a análise dos resultados deste trabalho observa-se que o algoritmo evolutivo
proposto em Izidoro et al. (2011) permite a evolução dos lagartos como consequência da
necessidade de adaptação ao ambiente e suas variações, como a escassez de alimentos e a
presença de predadores. Notou-se mudanças comportamentais, fisiológicas e morfológicas nos
lagartos, mudanças que não foram previamente programadas, mas que emergiram do processo
de seleção natural simulada.
84
Tabela 11: Comparativo entre os valores médios dos fatores no ambiente hostil nos quatro cenários.
Ambiente Hostil C1 C2 C3 C4
População de Lagartos 37,07±11,97 52,4±4,41 19,5±14,8 31,96±14,46
População de Predadores ˗ ˗ ˗ ˗ 5,39±1,76 1,79±0,71
Longevidade 834,48±140,06 969,71±66,31 802,41±262,55 919,82±229,68
Filhos por Geração 9,81±2,67 20,06±2,43 10,59±5,64 16,18±6,85
Velocidade 3±0 5,53±0,11 3±0 5,31±0,34
Tamanho do Corpo 20±0 19,8±0,46 20±0 19,21±2,8
Tamanho da Cabeça 5±0 4,79±0,1 5±0 4,23±0,5
Tamanho dos Insetos 4,32±0,04 3,52±0,23 4,35±0,1 4,58±0,31
Tamanho dos Vegetais 4,31±0,04 3,68±0,24 4,38±0,09 4,6±0,29
Quantidade de Insetos 605,18±25,73 178,37±17,27 591,3±132,57 455,71±88,95
Quantidade de Vegetais 604,91±25,4 171,48±17,81 604,28±115,29 465,75±91,45
Preferência por Insetos 5±0 5,18±0,22 5±0 5,09±0,55
Preferência por Vegetais 5±0 4,82±0,22 5±0 4,91±0,55
Limiar de Energia 25±0 29,05±0,62 25±0 32,66±1,38
Limiar de Hidratação 25±0 28,22±0,93 25±0 24,85±5,58
Mortos por Desnutrição 5,08±4,41 1,62±0,52 0,7±21,33 1,67±1,02
Mortos por Desidratação 5,1±4,41 1,81±0,65 0,69±21,32 1,82±1,25
Mortos por Idade 0±0 0±0 0±0 0±0
Mortos por Predação --- --- 1,3±14,35 1,29±0,57
Os resultados apresentados também mostram que o simulador proposto permite o estudo
adequado da ecologia e evolução dos lagartos das dunas e a modelagem genética proposta para
os lagartos também é adequada, incorporando no código genético dos lagartos as características
necessárias à observação de fenômenos típicos de sistemas ecológicos naturais. Como
exemplos é possível citar um equilíbrio dinâmico das populações de lagartos, suas presas e
predadores em ambientes equilibrados, assim como sua extinção em ambientes hostis nos quais
os lagartos não podem evoluir. Além desses experimentos e observações, produtos diretos da
dissertação, outro produto indireto é a parametrização (definição de tamanhos populacionais,
modelagem genética dos lagartos, etc.) de todo o ecossistema para sua posterior integração ao
jogo.
Essas simulações provam que é possível demonstrar a evolução de uma população de
lagartos dentro de um ambiente simulado. É também possível demostrar diferentes
convergências evolutivas em diferentes cenários. Ou seja, quando os conceitos trabalhados aqui
forem aplicados ao jogo Calangos, pode-se utilizar disto para mostrar ao estudante jogador que
a evolução das espécies é condicionada ao ambiente e que não é premeditada nem tem um
objetivo específico.
85
Os estudos sobre ecologia populacional também tiveram grande peso na proposta do
simulador, pois é preciso modelar o comportamento de espécies coexistindo em um ambiente
de forma que este modelo permita a observação de comportamentos similares aos encontrados
na natureza.
86
5 CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS
Durante a modelagem e desenvolvimento do simulador, diversos temas tiveram que ser
investigados. Foi necessário o desenvolvimento de funcionalidades que poderão contribuir com
o desenvolvimento final do jogo, tanto em quesitos tecnológicos quanto em científicos. Essas
funcionalidades são: 1) toda a modelagem da inteligência artificial dos lagartos e predadores,
que envolve as máquinas de estados projetadas, os algoritmos de busca por alimentos, caça,
fuga e busca por parceiros reprodutivos; 2) os mecanismos de controle de gasto basal de
energia e hidratação dos lagartos; 3) a modelagem genético-evolutiva dos lagartos e o
mapeamento genótipo-fenótipo; 4) a definição de parâmetros genéticos de mutação e
cruzamento do simulador; 5) a definição dos níveis de dificuldade ambiental e dos parâmetros
ambientais associados a cada um; 6) a replicação e simulação dos conceitos de biologia
populacional estudados; 7) a simulação da evolução das espécies com o passar das gerações;
8) a estrutura orientada a objetos do simulador; 9) a estrutura de armazenamento, análise e
tratamento de dados de saída; e 10) testes de execução e análise dos resultados.
Com as execuções realizadas usando o simulador constatou-se que existem diferenças
entre os resultados dos quatro cenários e também que os operadores evolutivos e a presença de
predadores afetam de forma significativa a dinâmica das populações. Em todos os cenários e
ambientes observou-se padrões de comportamento similares aos modelos estudados na biologia
(BERRYMAN, 1992; MAY, 1972; SMITH; SLATKIN, 1973), assim como o modelo Lotka-
Volterra.
Comparando os Cenários 1 e 2, nos quais foram excluídos os predadores, observa-se
que houve aumento significativo na longevidade no cenário com evolução em comparação ao
outro, fecundidade e tamanho da população nos três ambientes, assim como a diminuição na
quantidade de mortes por desnutrição e desidratação (em torno de quatro vezes menor). Cabe
ressaltar que a única diferença entre esses dois cenários é a evolução habilitada no Cenário 2.
Comparando os Cenários 3 e 4, observou-se, assim como na comparação entre os dois
cenários anteriores, aumentos visíveis na longevidade, fecundidade e tamanho da população.
No Cenário 4 percebeu-se que a evolução da espécie com o passar das gerações propiciou
adaptações que garantiram a sobrevivência da mesma ao longo de toda a simulação nos três
níveis de dificuldade ambiental, diferentemente do Cenário 3 em que não havia evolução e os
lagartos se extinguiram nos ambientes equilibrado e hostil. Pôde-se observar também a
diminuição geral no número de mortes por desidratação, desnutrição e predação.
87
Com essas análises percebeu-se que há diferenças significativas entre cenários com e
sem evolução. Extrapolando as simulações para o jogo, pode-se mostrar ao jogador os efeitos
da evolução sobre o sucesso na sobrevivência das espécies ao longo do tempo, assim como as
relações e equilíbrios existentes entre presas e predadores na natureza. Esses resultados devem
servir de base para o desenvolvimento do jogo Calangos, podendo também servir para a
modelagem da jogabilidade e dos personagens do jogo. Com os conhecimentos obtidos, tanto
durante a modelagem e o desenvolvimento do simulador, quanto nos experimentos, é possível
efetuar melhor o planejamento e o desenvolvimento das fases remanescentes do jogo.
Por outro lado, a versão final do Calangos é muito mais complexa que o simulador,
tanto em aspectos ambientais, quanto em comportamentais dos personagens. Quanto aos
aspectos ambientais a serem incorporados ao jogo, muitos deles não foram incorporados ao
simulador devido à grande quantidade de dados para análise que essa adição geraria, sendo o
foco do simulador não a modelagem do ambiente, mas sim a modelagem genético-evolutiva
dos lagartos e o estudo das dinâmicas das populações. Outros aspectos ambientais que deverão
ser incorporados futuramente incluem: controle do clima e temperatura, pluviosidade, umidade
do ar, vegetação, estações do ano e ciclo circadiano. Com o incremento desses aspectos novos
resultados e hipóteses devem surgir.
Como um importante trabalho futuro tem-se o acréscimo dos conceitos da biologia do
desenvolvimento (BENTLEY; KUMAR, 2003) ao modelo. Isso fará com que o mapeamento do
genótipo para o fenótipo não seja por meio de uma expressão direta, mas sim a partir de um
mapeamento genótipo-fenótipo, tornando o modelo mais preciso sob o ponto de vista biológico.
Como sequência, também se tem o desenvolvimento das Fases 3 e 4 do Calangos a partir dos
conhecimentos levantados nesta dissertação. Dados os resultados obtidos faz-se necessário
discutir como será a jogabilidade dessas fases e como os conceitos serão apresentados aos
estudantes-jogadores. A representação genética dos lagartos proposta nesta dissertação e o
modelo de equilíbrio populacional serão incorporados ao jogo em breve.
88
REFERÊNCIAS
ACKOFF, R. L.; SASIENI, M. W. Pesquisa Operacional. Rio de Janeiro: LTC, 1971.
ALMEIDA, D. J. D.; IZIDORO, V. N. L.; TAVARES, E. M.; LOULA, A. C. E.-H. C. N.; DE
CASTRO, L. N. The Influence of Genetic Operators and their Probabilities on the
Lizards' Behaviors within the Calangos Game. Proceedings Artificial Life 13. [S.l.]: [s.n.].
2012. p. 509-510.
BENTLEY, P. J.; KUMAR, S. On Growth, Forms and Computers. 1. London: Elsevier
Academic Press, v. 1, 2003.
BERRYMAN, A. A. The Orgins and Evolution of Predator-Prey Theory. Ecology. v. 73, n. 5,
p. 1530-1535, 1992.
BUNGE, M. Analogy, Simulation, Representation. Revue Internationale de Philosophie. n.
87, p. 16-33, 1969.
CHARLES, D.; FYFE, C.; LIVINGSTONE, D.; MCGLINCHEY, S. Bologically Inspired
Artificial Intelligence for Computer Games. [S.l.]: IGI Publishing, 2008.
DARWIN, C. On the Origin of Species by Means of Natural Selection, or the Preservation
of Favoured Races in the Struggle for Life. London: Wordsworth, 1859.
DE CASTRO, L. N. Fundamentals of Natural Computing: Basic Concepts, Algorithms
and Applications. [S.l.]: Champman & Hall/CRC, 2006.
DE CASTRO, L. N.; EL-HANI, C. N.; LOULA, Â. C. Relatório Final do Projeto
”Desenvolvimento de Jogos Eletrônicos educativos Para Ensino e Aprendizagem em
Evolução e Ecologia. FINEP, [S.l.], 2010.
ECCLES, J. S.; DICKERSON, J. A.; SHAO, J. Evolving a Virtual Ecosystem with Genetic
Algorithms. Proceedings Congress on Evolutionary Computation. [S.l.]: [s.n.]. 2000. p. 753-
760.
EIBEN, A. E.; SMITH, J. E. Introdutction To Evolutionary Computing. I. [S.l.]: Springer,
2003.
FLOREANO, D.; NOLFI, S. Evolutionary Robotics: The Biology, Intelligence, and
Technology of Self-Organizing Machines. [S.l.]: The MIT Press, 2000.
89
FOGEL, D. B. Evolutionary Computation: Toward a New Philosophy of Machine
Learning. 2. Hoes Lane, Piscataway, NJ: IEEE Press, v. 1, 2000.
FREITAS, A. A. Data Mining and Knowledge Discovery with Evolutionary Algorithms.
[S.l.]: Springer-Verlag, 2002.
GOLDBERG, E. D. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning.
[S.l.]: Addison-Wesley, 1989.
GOODMAN, N. Languages of Art: An Approach to a Theory of Symbols. New York:
Hackett Publishing Company, 1968.
GUALA, F. Models, Simulations, and Experiments. In: MAGNANI, L.; NERSESSIAN, N.
Model-Based Reasoning: Science, Technology. New York: Kluwer Academic, 2002. p. 59-74.
HARTMANN, S. The World As a Process: Simulations in the Natural and Social Sciences. In:
HEGSELMANN, R.; MUELLER, U.; TROITZSCH, K. G. Modelling and Simulation in the
Social Sciences from the Philosophy of Science Point of View. [S.l.]: Springer, 1996. p. 77-
100.
HAYKIN, S. Neural Networks. New York: Macmillan College Publishing Company, 1994.
HOLLAND, J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. [S.l.]: The University of
Michigan Press, 1975.
HOLLAND, J. H. Genetic algorithms. Scientific American. v. 267, n. 1, p. 44-50, 1992.
IZIDORO, V. N.; DE CASTRO, L. N.; EL-HANI, C. N.; LOULA, A. C. Calangos Level 4:
The Environmental Influence on the Players’ Strategy in a Simulation of the Ecological and
Evolutionary Level of the Game. Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital-
SBGames. Salvador - BA, 2011.
KOZA, J. R.; RICE, J. P.; ROUGHGARDEN, J. Evolution of Food Foraging Strategies for
Caribbean Anolis Lizard Using Genetic Programing. Adaptive Behavior. v. 1, n. 2, p. 171-
199, 1992.
LINDEN, R. Algoritmos Genéticos. Rio de Janeiro: Ciênca Moderna, 2012.
LOTKA, A. J. Elements of Physical Biology. Baltimore, Maryland, USA: Williams & Wilkin,
1925.
90
LOULA, A. C.; OLIVEIRA, E. S.; MUNOZ, Y. J.; VARGENS, M. M. F.; APOLINÁRIO, A.
L.; DE CASTRO, L. N.; ROCHA, P.; EL-HANI, C. N. Modelagem Ambiental em um Jogo
Eletrônico Educativo. Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital - SBGames.,
2009.
MAY, R. M. Limit Cycles in Predator-Prey Communities. Science. v. 177, n. 8, p. 900-902,
1972.
MITCHEL, M. An Introduction to Genetic Algoritms. 1. [S.l.]: MIT Press, 1998.
MITCHELL, M.; TAYLOR, C. E. Evolutionary Computation: An Overview. Annual review
of Ecology and Systematics., 1999.
OLIVEIRA, E. S.; CALMON, J. H.; APOLINARIO, A. L.; LOULA, A. C. Desenvolvimento
de Personagens para um Jogo Eletrônico de Ensino e Aprendizagem de Biologia. WTICG-
BASE- Workshop de Trabalhos de IC e de Graduação. Maceió, 2010.
PRENSKY, M. Digital game-based learning. New York: McGraw-Hill, 2001.
PURVES, W. G.; ORIANS, H. H. Life: The Science of Biology. 1. Salt Lake City, Utah: W.H.
Freeman., 1992.
RICKLEFS, R. E. The Economy of Nature. I. New York: W.H. Freeman and Comapny, v. 1,
2010.
ROCHA, P. L. B.; RODRIGUES, M. T. Electivities and Resource Use by an Assemblage of
Lizards Endemic to the Dunes of The São Francisco River, Northeastern Brazil. Papéis
Avulsos de Zoologia. São Paulo, v. 45, n. 22, p. 261-284, 2005.
SADLER, T. D. Evolutionary Theory as a Guide to Socioscientific Decision-Making. Journal
of Biological Education. v. 39, n. 2, p. 68-72, 2005.
SILVA, E. M. D.; SILVA, E. M. D.; GONÇALVES, V.; MUROLO, A. C. Pesquisa
Operacional: Programação Linear. 2ª edição. São Paulo: Atlas, 1996.
SIMS, K. Evolving 3d Morphology and Behavior by Competition. ALife. v. 1, n. 4, p. 353-372,
1994(a).
SIMS, K. Evolving Virtual Creatures, Computer Graphics. Journal of Biological Education.
v. 28, n. 07, p. 15-22, 1994(b).
91
SMITH, J. M.; SLATKIN, M. The Stability of Predator-Prey Systems. Ecology. v. 54, n. 2, p.
384-391, 1973.
SQUIRE, K. Open-ended video games: A Model for Developing Learning for The Interactive
Age. In: K, S. The Ecology of Games: Connecting Youth, Games, and Learning. [S.l.]: The
John D. and Catherine T. MacArthur Foundation Series on Digital Media and Learning, 2008.
p. 167-198.
STEARNS, S. C.; HOEKSTRA, R. F. Evolution: An Introduction. 1. [S.l.]: Oxford
University Press, v. 1, 2000.
VOLTERRA, V. Variations and Fluctuations Ofthe Number of Individuals in Animal Species
Living Together. ICES Journal of Marine Science. v. 3, n. 2, p. 3-51, 1928.