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Sun, 30 Jun 2024 23:31:42 +0000

La vidéo du jour traite des automates cellulaires, et en particulier de l'intriguant « jeu de la vie ». Pour ceux que ça intéresse, je vais mettre le code en partage sur GitHub (si j'y arrive). Il est loin d'être parfait, et d'ailleurs je vous encourage à écrire le votre! Mais vous y trouverez peut être quelques astuces intéressantes sur comment lire les fichiers RLE (qui encodent de façon compacte les situations de départ), ou bien génerer des vidéos à partir d'images MatPlotLib en Python. Edit du 09/12: le code est dispo sur GitHub Golly Si vous regardez l'historique des découvertes au sujet du jeu de la vie, vous noterez peut être une certaine recrudescence ces dernières années. Cela est notamment dû à l'utilisation d'un nouveau code de simulation ultra rapide nommé Golly. C'est celui qui a été notamment utilisé dans la séquence du « jeu de la vie simulé dans un jeu de la vie ». Pour en savoir plus sur Golly, vous pouvez lire cet article de l'excellent JP Delahaye Machine de Turing Je suis passé assez vite sur la question de la machine de Turing en jeu de la vie, mais parce que je ne voulais pas m'embarquer dans des questions qui m'auraient fait diverger de l'objectif initial.

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Travail à réaliser ¶ On décompose le travail à effectuer en plusieurs étapes, mais un seul code est attendu au final: le choix entre les diverses possibilités devra être offert à l'utilisateur à travers un menu. Version initiale ¶ Nous allons commencer par concevoir un premier programme du jeu de la vie en python. Ce programme devra demander à l'utilisateur de saisir la dimension \(N\) de la grille (grille carrée de dimensions \(N \times N\)), ainsi que le taux d'occupation initial. Le programme créera alors la grille 2D souhaitée et l'initialisera aléatoirement en respectant le taux d'occupation choisi. Puis, l'utilisateur pourra choisir si le programme fera évoluer la grille pas de temps par pas de temps, ou si la simulation sera effectuée pour un nombre de pas de temps donné (choisi par l'utilisateur). Pour simuler un espace infini, nous considérerons que les deux dimensions de la grille sont périodiques: à savoir, la colonne à «gauche» (respectivement, à «droite») de la première (resp.

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Présentation ¶ Peut-on reproduire la «vie» (au sens de structures qui évoluent, se déplacent … et créent elles-mêmes d'autres structures) à l'aide de règles très simples appliquées à des «cellules»? C'est le défi qu'a lancé J. H. Conway en proposant un automate cellulaire simple intitulé le «jeu de la vie» en 1970. Les automates cellulaires sont définis sur une grille de cellules: les cellules se trouvent dans un état donné et leur état est modifié dans le temps en fonction de leur voisinage. Ces automates cellulaires offrent des modèles simples permettant de simuler des systèmes complexes (en biologie, en physique, en cryptographie, pour la modélisation du trafic autoroutier…). Dans le jeu de la vie, chaque cellule d'une grille à deux dimensions possède un des deux états: vivante (=1) ou morte (=0). L'état d'une cellule évolue au cours du temps en fonction de trois règles (voir figure [R123]) impliquant les états des huit cellules qui lui sont immédiatement adjacentes: R1: une cellule morte possédant exactement trois cellules voisines vivantes, naît; R2: une cellule vivante possédant deux ou trois cellules voisines vivantes le reste; R3: une cellule vivante ne possédant pas deux ou trois cellules voisines vivantes meurt (par isolement ou par surpeuplement).

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Vous trouverez ci-dessous deux gif présentant l'interface. Mais comme rien ne vaut un vrai test, n'hésitez pas à lancer le jeu chez vous en le téléchargeant sur GitHub: marmelab/15-puzzle-cli. PS: l'interface est un peu différente, il s'agit d'une capture prise au cours de la semaine. PS2: je triche un peu pour gagner plus rapidement, ne me jugez pas:D. Bilan Personnel Cette semaine fut riche en apprentissages, tant au niveau technique que méthodologique. J'ai ainsi eu la possibilité de découvrir un langage que je ne connaissais pas: python, avec des outils que je n'avais que peu utilisé: Docker, Makefile, GitHub, et suivant une méthodologie agile ( user stories, revue de code, test first, daily standup meeting). Note à moi même: travailler la communication en pensant à présenter plus souvent mon travail au PO afin d'avoir directement des retours. 15-puzzle-cli Le bilan des développements à l'issue de cette première semaine est assez positif. En effet, j'ai pu aboutir à une version jouable du Taquin.

Reprenant le principe qui avait été mis en oeuvre dans le programme fiboplus (cf. exercice B4), l'utilisateur peut ajuster le fonctionnement de la simulation en spécifiant trois autres paramètres optionnels: un entier n qui représente le nombre d'étapes de simulation à effectuer (n=10, par défaut), une chaîne de caractères birth qui représente les règles de naissance (birth='000100000', par défaut) et enfin, une chaine de caractères death qui représente les règles de décès (death='001100000', par défaut). A chaque étape de simulation, pour chaque case de la matrice, on compte le nombre de cases voisines occupées par une cellule, puis en fonction des règles de naissance et de décès, l'état de chaque case peut changer comme indiqué ci-dessous. Après avoir traité toutes les cases, l'étape de simulation est achevée et on recommence de manière itérative jusqu'à avoir effectué les n étapes de simulation demandées par l'utilisateur. Les règles de naissance s'appliquent uniquement aux cases vides.

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