alometria urbana

#	24-10-14: v01	alometria para rendimento CN
#	30-10-14  v02   adicionado o mecanismo de interacao e de morte JM
#	05-11-14  v02   adicionado o mecanismo de contador de encontros JM
#	05-11-14  v02   adicionado o tamanho da cidade como um fator da populacao e  o BS  JM

import math
import psycopg2
import numpy as np
import random as rn
import matplotlib.pyplot as plt

runs = 10
Npop = 100
#Area = Npop**(0.8)
Area = 0
#Lcity = np.sqrt(Area)
Lcity = 0


Tempo = 100
encontros = 0



passo = 1

#-----------------------------------------------------------------------
def cria_pop(populacao):
	p = []
	for i in range(populacao):
		#ag={'latag': rn.randrange(Lcity) ,'lonag': rn.randrange(Lcity), \ ##DETERMINAR SE INT OU FLOAT
		ag={'latag': round(rn.uniform(0, Lcity)) ,'lonag': round(rn.uniform(0,Lcity)), \
		#ag={'latag': rn.uniform(0, Lcity) ,'lonag': rn.uniform(0,Lcity), \
		#ag={'latag': Lcity/2 ,'lonag': Lcity/2, \
			'gag': 1, 'yag': 500,'tag': 10,'azero': 0,'lag': passo}
		p.append(ag)
	return p
	
#-----------------------------------------------------------------------
def plota_city(p,cor):
	for ag in p:
		plt.plot(ag['latag'],ag['lonag'],cor)
		plt.ylim([-1,Lcity+1])
		plt.xlim([-1,Lcity+1])
#-----------------------------------------------------------------------
def ag_walk(p):
	for ag in p:
		pss = [-passo, passo]
		ag['latag'] = (ag['latag'] + rn.choice(pss)) % Lcity		
		ag['lonag'] = (ag['lonag'] + rn.choice(pss)) % Lcity	
		ag['yag'] = ag['yag'] - 1


		if ag['yag']==0 :    #die
			p.remove(ag)     #die




#-----------------------------------------------------------------------
def ag_interact(p):
	#for ag in p:
	for i in xrange(len(pop)):
		for j in xrange(len(pop)):
			if (i != j):
				if ((pop[i]['latag']-pop[j]['latag']) ==pop[i]['azero'] ):  
					if ((pop[i]['lonag']-pop[j]['lonag']) ==pop[i]['azero']):
						pop[i]['yag'] = pop[i]['yag'] + pop[i]['gag']
						#print("interacao~!")
						
						global encontros
						encontros = encontros + 1
						
						#pop[j]['yag'] = pop[j]['yag'] + g

				#if ((ag['latag']-ag['latag']) + (ag['lonag']-ag['lonag']) == 0):
				#	ag['yag'] = ag['yag'] + g

					#print(ag['latag'])

			 
				# testar encontro



#+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 

#plota_city(pop,'ob')

data = []
data_pop = []
data_encontros = []
teorico_encontros = []
teorico_area = []



for population in range (Npop+1):
	pop  = cria_pop(population)
	Area = population**(0.97)
	teoricoencontros = population**(1.15)
	#Lcity = np.sqrt(Area)
	Lcity = Area
	

	#print Area

	for t in range(Tempo):
		ag_walk(pop)
		ag_interact(pop)
	data_pop.append(population)
	data_encontros.append(encontros)
	teorico_encontros.append(teoricoencontros)
	teorico_area.append(Area)
	#print Area
	print (population, Area, encontros)	
	#run={'encontros':encontros, 'pop':population}
	#data.append(run)

	encontros = 0

	
		#for ag in pop:
		#	print(pop[0]['latag'])
		
		#	print(pop[1]['latag'])
		#	print(len(pop))
		#	print(ag['yag'])
	
	#print encontros	
	#data.append(run)
#	run={'encontros':encontros, 'pop':p}

#	print run
#	data.append(run)
#print ('pop', p, "   ", 'encontros', encontros)
#print data_pop
#print data_encontros
	#print encontros	

#for t in range(Tempo):
#	ag_walk(pop)
#	ag_interact(pop)
#print encontros


plt.scatter(data_pop, data_encontros, label='encontros')
plt.loglog(data_pop, teorico_encontros, label='teorico encontros')
plt.loglog(data_pop, teorico_area, label='teorico area')

plt.legend(loc=2)
plt.show()

#print encontros	
#plota_city(pop,'or')
#plt.show()