Applying Cellular Automata and DEVS Methodologies to Digital Games: A Survey
Notice bibliographique
Résumé
Cellular automata were designed by John von Neumann in the 1940s, as a mathematical abstraction for modeling self-replicating algorithms. Since then, cellular automata have been widely studied theoretically and evolved into multiple variants. In the 1970s, Bernard P. Zeigler proposed a formalism rooted on systems theory principles, named DEVS (discrete-event systems specifications), which paved the way for component-based modeling and simulation and related methodologies. The purpose of this article is to survey how cellular automata and its variant, called cell-DEVS, may be used to implement computer simulations that can be used as digital serious games. The authors illustrate that implementation through some of the practical applications of such cellular automata. They show various serious game applications using real case studies: first, a simple bouncing ball and pinball game, a particle collision model, another on gossip propagation, and an application on human behavior at a metro station.Then, they show an application to social simulation using a voters game, a theoretical application (a model called Daisy World, which is derived from Gaia theory), and applications to physical phenomena such as a sandpile formation model or, finally, a three-dimensional model of a “virtual clay” that changes its shape when it is subject to pressure effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».