Este projeto é inspirado na teoria memética de Richard Dawkins, que postula que as ideias, ou "memes" (unidades básicas de informações culturais), evoluem e se espalham através de um processo semelhante à seleção natural biológica. No contexto desta simulação, o objetivo é modelar a evolução dos memes e de seus portadores dentro de uma população de hospedeiros, onde os memes influenciam o comportamento dos hospedeiros e, em última análise, a sua sobrevivência.
Os memes que aumentam as chances de sobrevivência e reprodução de um hospedeiro têm maior probabilidade de serem replicados e transmitidos às gerações subsequentes. Na simulação, os memes bem-sucedidos são aqueles que contribuem positivamente para a capacidade de um hospedeiro encontrar e garantir alimentos, navegar no seu ambiente e envolver-se em disputas com outros hospedeiros.
À medida que os hospedeiros interagem com o seu ambiente, aqueles com memes que se alinham com os desafios que enfrentam têm maior probabilidade de sobreviver e reproduzir-se. A sobrevivência dos hospedeiros está diretamente ligada ao sucesso dos memes que carregam.
A teoria dos jogos ajuda a modelar essas interações considerando as escolhas que os hospedeiros fazem, influenciadas pelas variáveis do meme. Os resultados dessas interações dependem da interação entre as características do meme e os custos de energia associados. Por exemplo, aumentar a agressividade leva ao maior custo energético. Desse modo, toda decisão comportamental está atrelada a um tradoff relativo.
O equilíbrio de Nash representa um estado em que nenhum hospedeiro individual tem um incentivo para mudar unilateralmente a sua estratégia, dadas as estratégias escolhidas pelos outros hospedeiros. No contexto do projeto, as estratégias são influenciadas pelas variáveis do meme e seus respectivos custos energéticos. O que queremos aferir é o estado o qual há uma estabilização dos mecanismos de tomada de decisão dada uma condição ambiental.
O projeto foi desenvolvido completamente em C++, onde foram construídas as classes Host, Meme, Food e World. A Classe Host implementa a Classe Meme além de lidar com as características fundamentais do Host (como movimentação, tamanho, cor, etc...). Já a Classe Food foi construída para interagir com os hospedeiros e dar-lhes energia quando conseguem o alimento. Além disso, a classe Food também implementa o timer de cada comida e indica quando esta está sendo disputada por mais de um Host. Já à Classe World é atribuída a função de gerar a simulação bem como implementar os algoritmos evolutivos.
Ao longo de uma simulação será gerada uma população inicial aleatória de Hosts com características físicas aleatórias e cada um com um meme aleatório em relação às características de mecanismos de decisão (velocidade, agressividade, etc...).
Os Hosts são livres para se movimentar até que encontrem um alimento. Quando encontrarem um alimento, o Host terá um tempo determinado para comer aquele alimento, se outro Host encontrar o mesmo alimento, então eles irão disputar aquela comida.
As condições de disputa serão diretamente ligadas aos memes que infectam determinados hosts. Por exemplo, se dois hosts agressivos se encontrarem, os dois sairão prejudicados pois provavelmente vão gastar mais energia disputando a comida do que a própria comida pode oferecer. Se dois hosts passivos encontrarem a comida, então os dois irão partilhar a comida. Se um Host fica com a energia muito baixa, então ele morre.
Quando uma porção da população morre (por padrão 1/5), então algum algorítmo de seleção será ativado para reproduzir os Hosts a partir dos sobreviventes. Um Host será considerado hápto se tiver mais energia restante que os demais.
Quando ocorre a reprodução, um Host gerado irá herdar a combinação física de seus pais bem como irá receber um meme oriundo da combinação dos memes de seus pais.
Em condições normais (0.2 em todos os custos energéticos atrelados a velocidade, tamanho, etc...) a agressividade tende a convergir para 0.5 para qualquer um dos indivíduos. Em geral, indivíduos tendem a não ir muito para extremos de agressividade - isto é, para 0 ou 1. A razão disso, é o comportamento anômalo do meme em relação ao mecanismo de reprodução no que diz respeito ao comportamento de agressividade: quando hosts se encontram em uma comida, há a troca de memes entre eles.
Quando a agressividade converge para um valor pouco maior que 0.5, o tamanho dos hosts tende a ser maior devido a vantagem do tamanho em um ambiente com maior número de disputas. Já quando a agressividade converge para um valor pouco menor que 0.5 o tamanho tende a ser diminuto pelo menor número de disputas e pelo tamanho ser inversamente proporcional à velocidade o que faz com que o host opte por ser menor e mais rápido.
Nessa simulação, diminuímos a quantidade de comidas e diminuímos o tempo que cada comida fica disponível aos hosts. Com isso as características que consomem energia tendem a diminuir por conta das mortes que aumentarem. Portanto, hosts tendem a ser pequenos e com campo de visão menor. Esses foram os comportamentos que diminuíram o gasto energético, visto que a chance de encontrar comida é muito pequena