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Projet Systémique 2010 Modélisation de l’influence de l’environnement sur l’obésité AUGEREAU Cynthia MORIN Julie – IMA V

Modélisation de linfluence de lenvironnement sur lobésité AUGEREAU Cynthia MORIN Julie – IMA V

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Projet Systémique 2010

Modélisation de l’influence de l’environnement sur

l’obésité

AUGEREAU Cynthia MORIN Julie – IMA V

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Présentation du sujet

Etude de l’évolution de l’obésité dans une population suivant plusieurs facteurs

Modélisation d’un système à agents

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Objectifs

Etude du changement d’IMC de la population suivant son environnement

Faire ressortir certaines tendances de la population

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Notre système

L’environnement

Les agents

Les points d’influence

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L’environnementUne carte 50*50 divisée en deux quartiers

différents :

Le quartier de gauche dit « riche », où les habitants ont un niveau de vie élevé

Le quartier de droite dit « pauvre », où les habitants ont un niveau de vie peu élevé

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L’environnementUne case peut contenir :

Un agent

Un point d’influence positive (Centre sportif, publicités pour de la nourriture saine …)

Un point d’influence négative (Fast-food, …)

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L’AgentAttributs

:SexeGènes

Etats : PositionAgeIMC Groupe

Déplacements :

Si tout le voisinage du même quartier : déplacement aléatoire dans une case libre du voisinage proche

Si frontière : 20% de chance de changer de quartier

Niveau social

Sédentarité

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Variation de l’IMC : influence du voisinageA chaque itération (1 an), l’IMC d’un agent

peut varier

La variation de l’IMC d’un agent est directement liée à l’influence totale de la case où il se trouve

Influence des voisins

Influences des points positifs ou négatifs

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Variation de l’IMC : Autres facteursLa variation dépend aussi de facteurs modifiables :

La sédentarité (de très actif à très sédentaire)

Le rayon d’influence (de 0 à 10 cases)

Les gènes Un agent avec des copies du gène FTO aura plus de

risques d’être obèse

Le niveau social le quartier pauvre est plus sujet à l’obésité

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Durée de vie d’un agent

Mort de vieillesse : au plus tard à 100 ans

Mort aléatoire (ex : maladie) Plus une personne est obèse, plus elle a de

risques de mourir

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ReproductionConditions :

Voisinage procheÂge entre 18 et 60 ansSexe opposé

80% de chance de naissance

Son génome : Un des 2 allèles du père Un des 2 allèles de la mère

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Simulation

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Résultats

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Résultats

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ConclusionsParamétrage difficile pour avoir un système

stable

L’environnement joue beaucoup sur l’obésité de la population étudiée dans la modélisation

L’ajout de points positifs comme des campagnes de publicité pourrait enrayer l’augmentation de l’obésité

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ProlongementsModélisation = Vision simplifié

Aucune ressourceAjout d’interaction entre les agents (sentiments,

hiérarchie,…)Ajout d’interaction avec l’environnement (famine,

surconsommation,…)Diversification du génome suivant les études en cours

Les conclusions apportées doivent être prise avec prudence : elles ne correspondent pas obligatoirement à la réalité