breed [ciudades ciudad]
directed-link-breed [red-links red-link]

globals [poblacion
          solucion]
          
to setup_total
clear-all

;; CREAMOS LAS CIUDADES
set-default-shape ciudades "house" ;;"dot"
set-default-shape links "trayectoria"


create-ciudades numero_ciudades
[
  set color orange + 2
  set size 1.5 ;3
  set xcor random-pxcor
  set ycor random-pycor
  set label who
  set label-color 40
]
ask patches [set pcolor pink + 4]


setup


end          
          
          

to setup

clear-links
clear-all-plots
set-default-shape ciudades "house" ;;"dot"
set-default-shape links "trayectoria"



set solucion 0

;; CREAMOS LA POBLACIÓN INICAL: poblacion es una lista de listas: cada lista interior es un cromosoma (una secuencia de ciudades).
set poblacion []
repeat n [
          set poblacion fput shuffle sort ciudades poblacion 
          ]

;;##################################################################################### 
 VISOR_DATOS SALIDA_DATOS "INICIO" poblacion 0 0 0 0 0
;;##################################################################################### 
end



to go
let iteraciones_transcurridas 0


while [iteraciones_transcurridas < numero_iteraciones]
[
  
 ;;#####################################################################################  
  VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 0 iteraciones_transcurridas numero_iteraciones 0 0 0 0
 ;;##################################################################################### 


  let indice_poblacion n


;; SELECCIÓN: A partir de la generación actual (tamaño n), buscamos una población intermedia (tamaño n), que podrá cruzarse con prob. pc y mutar con prob. pm

  ;; 1. EVALUAMOS LA ADAPTACIÓN DE LOS CROMOSOMAS DE LA GENERACIÓN ACTUAL
  
  let evaluacion [] ;; la lista evaluación contiene el resultado de evaluar la adaptación de los n cromosomas de la generación actual
  foreach poblacion [set evaluacion fput funcion_adaptacion (?) evaluacion]
  
  ;;#####################################################################################  
  VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 1 poblacion indice_poblacion 0 0 0 0
  ;;#####################################################################################  
  
      
  ;; 2. CALCULAMOS LA ADAPTACIÓN TOTAL (F) DE LA GENERACIÓN ACTUAL
  let F sum evaluacion
  
  ;;#####################################################################################  
  VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 2 F evaluacion 0 0 0 0
  ;;##################################################################################### 

 
  ;; 3. CALCULAMOS LA PROBABILIDAD DE SELECCIÓN (p) DE CADA CROMOSOMA
  let p map [? / F] evaluacion ;; dividimos cada cromosoma evaluado por F
  
  ;;#####################################################################################  
  VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 3 P 0 0 0 0 0
  ;;##################################################################################### 
  
 
  ;; 4. CALCULAMOS LA PROBABILIDAD ACUMULATIVA (q)
  let q probabilidad_acumulativa (p)
 
  ;;#####################################################################################  
  VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 4 Q 0 0 0 0 0
  ;;##################################################################################### 
  

  ;; 5. CREAMOS LA POBLACIÓN INTERMEDIA (ES DECIR, LA QUE SERÁ CRUZADA CON PROBABILIDAD pc Y MUTADA CON PROBABILIDAD pm)
  
  ;;#####################################################################################  
  VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 51 Q 0 0 0 0 0
  ;;#####################################################################################  
  
  
  
  let poblacion_intermedia []
  let i 0                   ;; contador
  let limite n              ;; límite del bucle: longitud de la población
  while [i < limite]
  [
    let r random-float 1                                                           ;; número aleatorio entre 0 y 1
    ifelse r < item 0 q                                                            ;; si r < q1
    [
      set poblacion_intermedia lput item 0 poblacion poblacion_intermedia          ;; v1 pasa a a formar parte de población intermedia 
    ]
    [  
      let qi first filter [? > r] q                                                ;; escogemos el cromosoma vi tal que qi >= r
      let pos position qi q                                                        ;; obtenemos la posición (i) del elemento qi en el vector de probabilidad acumulativa
      set poblacion_intermedia lput item pos poblacion poblacion_intermedia        ;; insertamos el cromosoma vi en el vector poblacion_intermedia
      
      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 52 i r qi pos (item pos poblacion) 0
      ;;#####################################################################################   
    ]
    set i i + 1                                                                    ;; repetimos el bucle tantas veces como el tamaño de la población
  ]
     
      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 53 poblacion_intermedia 0 0 0 0 0
      ;;#####################################################################################   

  
  ;; 6. SELECCIÓN: De entre todos los cromosomas que forman la población intermedia, elegimos aquéllos que van a sufrir cruces o mutaciones (cromosomas_cruce).

      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 61 pc 0 0 0 0 0
      ;;##################################################################################### 

  let cromosomas_cruce []                       ;; lista que contiene los cromosomas seleccionados para el cruce, seleccionados a partir de la población intermedia
  let cromosomas_no_cruce []                    ;; lista de cromosomas que no van a sufrir cruces.
  set i 0                                       ;; contador
  set limite length poblacion_intermedia        ;; límite del bucle
 
 
 
  while [i < limite]
  [
    let r random-float 1 ;; número aleatorio entre 0 y 1
    ifelse r < pc
    [
      set cromosomas_cruce lput item i poblacion_intermedia cromosomas_cruce        ;; añadimos el cromosoma a la lista de cromosomas que van a ser cruzados 
      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 62 i r pc (item i poblacion_intermedia) 0 0
      ;;#####################################################################################         
      
    ]
    [
      set cromosomas_no_cruce lput item i poblacion_intermedia cromosomas_no_cruce  ;; añadimos el cromosoma a la lista de cromosomas que no van a ser cruzados
      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 63 i r pc (item i poblacion_intermedia) 0 0
      ;;##################################################################################### 
 
    ]
    set i i + 1                                                                     ;; repetimos el bucle tantas veces como el tamaño de la población
  ]

      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 64 cromosomas_cruce cromosomas_no_cruce 0 0 0 0
      ;;##################################################################################### 
   
   
  ;; 7. CRUCE: Los cromosomas de la población intermedia que han sido seleccionados con probabilidad pc se aparean entre sí de manera aleatoria

      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 71 0 0 0 0 0 0
      let cromosomas_cruce_aux cromosomas_cruce                ;; lista auxiliar que tendrá los cromosomas para el cruce originales
      ;;#####################################################################################   
  
  let cromosomas_cruzados []                ;; lista que tendrá los cromosomas que han sido cruzados
  set i 0                                   ;; contador
  set limite length cromosomas_cruce / 2    ;; límite del bucle
  while [i < limite and length cromosomas_cruce >= 2]  ;; seleccionamos dos progenitores de manera aleatoria entre los cromosomas seleccionados para el cruce (cromosomas_cruce)
  [
     ;; tomamos 2 progenitores al azar
     let progenitor1 one-of cromosomas_cruce                        ;; tomamos uno de los cromosomas seleccionados para el cruce al azar
     let pos_prog1 position progenitor1 cromosomas_cruce            ;; obtenemos la posición del primer progenitor en la lista de cromosomas seleciconados para el cruce
     set cromosomas_cruce remove-item pos_prog1 cromosomas_cruce    ;; eliminamos al primer progenitor de la lista de cromosomas seleccionados para el cruce
     let progenitor2 one-of cromosomas_cruce                        ;; seleccionamos al segundo progenitor a partir de la lista de cromosomas seleccionados para el cruce
     let pos_prog2 position progenitor2 cromosomas_cruce            ;; obtenemos la posición del segundo progenitor en la lista de cromosomas seleciconados para el cruce
     set cromosomas_cruce remove-item pos_prog2 cromosomas_cruce    ;; eliminamos al segundo progenitor de la lista de cromosomas seleccionados para el cruce
     let progenitores list progenitor1 progenitor2                  ;; creamos una lista con los dos progenitores
     let hijos cruce (progenitores)                                       ;; el procedimiento cruce nos devuelve dos cromosomas hijos
     set cromosomas_cruzados sentence hijos cromosomas_cruzados     ;; añadimos los dos hijos obtenidos a la lista de descendientes
     set i i + 1                                                    ;; repetimos el bucle hasta que quede un solo cromosoma padre o ninguno

      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 72 (position progenitor1 cromosomas_cruce_aux) progenitor1 (position progenitor2 cromosomas_cruce_aux) progenitor2 hijos  0
      ;;#####################################################################################  


  ]
  if length cromosomas_cruce = 1
  [
     set cromosomas_cruzados lput item 0 cromosomas_cruce cromosomas_cruzados ;; si sólo hay un cromosoma padre, lo añadimos directamente a la descendencia
      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 73 cromosomas_cruce 0 0 0 0 0
      ;;#####################################################################################  
  ]
   ;;#####################################################################################  
   VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 74 cromosomas_cruzados 0 0 0 0 0
   ;;#####################################################################################  
 
 ;; 8. MUTACIÓN : Mutamos los descendientes con probabilidad pm
 
       ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 81 0 0 0 0 0 0
      ;;#####################################################################################   
 
  let mutados []                                                    ;; lista que contendrá los cromosomas mutados
  foreach cromosomas_cruzados
  [
    let r random-float 1                                            ;; número aleatorio
    ifelse r < pm
    [
      set mutados lput mutacion (?) mutados                         ;; si r < pm, insertamos el cromosoma mutado en la nueva generación
      
      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 82 r pm ? mutacion (?) 0 0
      ;;#####################################################################################      
      
    ]
    [
      set mutados lput ? mutados                                    ;; si r > pm, insertamos el cromosoma directamente, sin mutar, en la nueva generación
      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 83 r pm ? 0 0 0
      ;;#####################################################################################      
    ]
  ]
      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 84 mutados 0 0 0 0 0
      ;;#####################################################################################     


  
  ;; 9. INSERTAMOS LOS CROMOSOMAS CRUZADOS/MUTADOS EN LA NUEVA POBLACIÓN
  set poblacion sentence mutados cromosomas_no_cruce                ;; juntamos los cromosomas cruzados/mutados con los cromosomas no seleccionados para el cruce
  
  
      ;;#####################################################################################  
      VISOR_DATOS SALIDA_DATOS 9 iteraciones_transcurridas numero_iteraciones poblacion 0 0 0
      ;;##################################################################################### 
    let j 0
    let indice_solucion 0
    let resultado []
    foreach poblacion [
    set resultado lput funcion_adaptacion ? resultado
    let minimo min resultado
    if valor_solucion > minimo [ set valor_solucion minimo
                                 set indice_solucion j
                                 if SALIDA_DATOS[
                                       output-print indice_solucion
                                       output-print minimo
                                       output-print item j poblacion
                                       output-print ""  
                                               ]
                                 linkear_ciudades_solucion item j poblacion
                                 set solucion (word "iteracion " iteraciones_transcurridas ": " item j poblacion)
                                 show (word "Solucion iteracion " iteraciones_transcurridas ": " item j poblacion)                  
                                 ] 

        ;;output-print maximo
        ;;output-print indice_solucion
        ;;set mejor_solucion item indice_solucion poblacion 
        ;;output-print item indice_solucion poblacion    
          
    set j j + 1    
    ]
    
  
    if SALIDA_DATOS[output-print resultado ]

  set-current-plot "evolucion"
  set-plot-x-range 0 iteraciones_transcurridas + 1
  ;set-plot-y-range 0 100
  ;set-current-plot-pen "actual"
  plot valor_solucion
  
  set iteraciones_transcurridas iteraciones_transcurridas + 1       ;; incrementamos el contador del número de iteraciones transcurridas.
  

  
  tick
] ;; repetimos el bucle

;let solucion modes poblacion
;show word "Solucion: " solucion

end

;; PROCEDIMIENTO QUE EVALÚA LA ADAPTACIÓN DE CADA CROMOSOMA RECIBIDO
to-report funcion_adaptacion [cromosoma]

let vector_distancias [];; el elemento i de vector_distancias contiene la distancia de la ciudad i a la ciudad i+1
let i 0 ;; contador
let limite length cromosoma - 2 ;; número de veces que se repite el bucle
while [i <= limite]
[
  ask item i cromosoma [set vector_distancias fput distance item (i + 1) cromosoma vector_distancias]
  set i i + 1
]
let evaluacion sum vector_distancias ;; evaluacion = dist (0,1) + dist (1,2) + dist (2,3) + ...
report evaluacion
end


;; PROCEDIMIENTO QUE DEVUELVE LA PROBABILIDAD ACUMULATIVA (q) A PARTIR DE LA PROBABILIDAD DE SELECCIÓN (p)
to-report probabilidad_acumulativa [p]
let q []                               ;; probabilidad acumulativa
let i 1                                ;; contador
let limite length p                    ;; límite del bucle
while [i <= limite]
  [
    let sublista sublist p 0 i         ;; creamos una sublista del vector de probabilidad de selección, entre el elemento 0 y el i-1
    let suma_sublista sum sublista     ;; sumamos la sublista creada
    set q lput suma_sublista q         ;; rellenamos elemento a elemento el vector de probabilidad acumulativa
    set i i + 1
  ]
report q
end


to-report cruce [cromosomas]
let progenitor1 item 0 cromosomas            ;; extraemos el primer progenitor
let progenitor2 item 1 cromosomas            ;; extraemos el segundo progenitor



let hijo1 ox (list progenitor1 progenitor2)  ;; llamada al procedimiento ox (order crossover) para obtener el primer hijo
let hijo2 ox (list progenitor2 progenitor1)  ;; llamada al procedimiento ox (order crossover) para obtener el segundo hijo
report list hijo1 hijo2                      ;; devolvemos los hijos
end

;; PROCEDIMIENTO QUE REALIZA UN CRUCE DEL TIPO ORDER CROSSOVER (OX)
to-report ox [progenitores]

;; 1. RECUPERAMOS LOS PROGENITORES
let lista item 0 progenitores                 ;; obtenemos el primer progenitor
let lista2 item 1 progenitores                ;; obtenemos el segundo progenitor

;; 2. SELECCIONAMOS UNA SUBLISTA AL AZAR
let ciudad1 one-of lista                      ;; primer elemento de la sublista
let inicio_sublista position ciudad1 lista    ;; posición de la primera ciudad de la sublista en el primer progenitor
let lista-aux remove inicio_sublista lista    ;; eliminamos temporalmente la ciudad elegida de la lista (para no volverla a elegir)
let ciudad2 one-of lista-aux                  ;; elegimos una ciudad al azar de entre las ciudades restantes
let fin_sublista position ciudad2 lista       ;; posición de la segunda ciudad de la sublista en el primer progenitor

let extremos_lista list inicio_sublista fin_sublista                                         ;; creamos vector con los extremos de la sublista
if item 0 extremos_lista > item 1 extremos_lista [set extremos_lista reverse extremos_lista] ;; invertimos el orden si es necesario para que inicio < fin
set inicio_sublista item 0 extremos_lista                                                    ;; primer ciudad de la sublista
set fin_sublista item 1 extremos_lista                                                       ;; segunda ciudad de la sublista

let subcadena []   ;; construimos la sublista de ciudades comprendida entre los índices obtenidos anteriormente
ifelse fin_sublista = length lista            ;; distinguimos este caso por limitaciones en el lenguaje de programación
[
  set subcadena sublist lista inicio_sublista fin_sublista
]
[
  set subcadena sublist lista inicio_sublista (fin_sublista + 1)
]

;; 3. SELECCIONAMOS LOS ELEMENTOS DEL SEGUNDO PROGENITOR QUE NO ESTÁN INCLUIDOS EN LA SUBLISTA (para rellenar el hijo)
let relleno lista2                              ;; inicialmente el relleno será igual al segundo progenitor, del cual iremos eliminando los elementos contenidos en la sublista
let i 0
while [i < length subcadena]
  [  
    set relleno remove item i subcadena relleno
    set i i + 1
  ]

;; 4. COMPONEMOS EL HIJO A PARTIR DE SUS PARTES
let parte1 sublist relleno 0 inicio_sublista
let parte2 subcadena
let parte3 sublist relleno length parte1 length relleno
let cromosoma_cruzado (sentence parte1 parte2 parte3)
report cromosoma_cruzado
end


to-report mutacion [cromosoma]
let gen1 one-of cromosoma
let cromosoma-aux remove gen1 cromosoma
let gen2 one-of cromosoma-aux
let pos-gen1 position gen1 cromosoma
let pos-gen2 position gen2 cromosoma
let cromosoma_mutado replace-item pos-gen1 cromosoma gen2
set cromosoma_mutado replace-item pos-gen2 cromosoma_mutado gen1
report cromosoma_mutado
end


to linkear_ciudades_solucion [ciudades_solucion]
clear-links
let i 0 ;; contador
let limite length ciudades_solucion;; número de veces que se repite el bucle
while [i <= limite - 2]
[
   let j i + 1
   ask item i ciudades_solucion [ create-red-link-to item j ciudades_solucion]
   ask links [set color red]
  ;ask item i cromosoma [set vector_distancias fput distance item (i + 1) cromosoma vector_distancias]
  set i i + 1
]

end

to VISOR_DATOS [ESTADO_SALIDA STEP DATO1 DATO2 DATO3 DATO4 DATO5 DATO6]
IF ESTADO_SALIDA = TRUE [

  IF STEP = "INICIO" [
                   output-type "poblacion inicial -->" output-print DATO1
                 ]
  IF STEP = 0 [                 
            output-print "________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________"
            output-type DATO1 + 1 output-type " de " output-print DATO2
            output-print "________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________"
            let indice_poblacion n               
            ] 
       
  IF STEP = 1 [ 
             let evaluacion []
             output-print " " 
             output-print "1. EVALUAMOS LA ADAPTACIÓN DE LOS CROMOSOMAS DE LA GENERACIÓN ACTUAL"
              foreach DATO1 [set evaluacion fput funcion_adaptacion (?) evaluacion
                     set DATO2 DATO2 - 1  
                     output-type "[" output-type DATO2 output-type "] " output-type ? output-type " --> D" output-type DATO2 output-type "=" output-print funcion_adaptacion (?)              
                           ]
           ]  
  IF STEP = 2 [ 
             output-print " " 
             output-print "2. CALCULAMOS LA ADAPTACIÓN TOTAL (F) DE LA GENERACIÓN ACTUAL" 
             output-type "F=" output-type DATO1 output-type "    Sumatorio de Di's -->" output-print DATO2
          ]
          
  IF STEP = 3 [ 
             output-print " " 
             output-print "3. CALCULAMOS LA PROBABILIDAD DE SELECCIÓN (p) DE CADA CROMOSOMA" 
             output-type "Pi=Di/F -->" output-print DATO1
          ]
          
  IF STEP = 4 [ 
             output-print " " 
             output-print "4. CALCULAMOS LA PROBABILIDAD ACUMULATIVA (q)" 
             output-print DATO1
          ]     
  IF STEP = 51 [ 
             output-print " " 
             output-print "5. CREAMOS LA POBLACIÓN INTERMEDIA (ES DECIR, LA QUE SERÁ CRUZADA CON PROBABILIDAD pc Y MUTADA CON PROBABILIDAD pm"
          ]              
               
  IF STEP = 52 [ 
             output-type "[" output-type DATO1 output-type "] " output-type "valor aleatorio = " output-type DATO2 output-type " < " output-type DATO3 output-type "--> cromosoma nº " output-type DATO4 output-type " -->" output-print DATO5
          ]  
          
  IF STEP = 53 [ 
             output-type "Poblacion intermedia -> " output-print DATO1
          ]   
                  
  IF STEP = 61 [ 
             output-print " " 
             output-print "6. SELECCIÓN: De entre todos los cromosomas que forman la población intermedia, elegimos aquéllos que van a sufrir cruces o mutaciones (cromosomas_cruce). "
             output-type "Probabilidad de cruce o mutacion = " output-print DATO1
          ]   
              
  IF STEP = 62 [ 
             output-type "[" output-type DATO1 output-type "] " output-type "ri = " output-type DATO2 output-type " < " output-type DATO3 output-type " --> " output-type DATO4 output-print " --> sufre cruce o mutacion" 
          ]   
                 
  IF STEP = 63 [ 
             output-type "[" output-type DATO1 output-type "] " output-type "ri = " output-type DATO2 output-type " > " output-type DATO3 output-type " --> " output-type DATO4 output-print " --> no cruce"
          ] 
  IF STEP = 64 [ 
             output-type length DATO1 output-type " elementos de la población intermedia que va a sufrir cruces o mutaciones --> " output-print DATO1
             output-type length DATO2  output-type " elementos de la población intermedia que no va a sufrir cruces o mutaciones --> " output-print DATO2
          ]     
  IF STEP = 71 [ 
             output-print " " 
             output-print "7. CRUCE: Los cromosomas de la población intermedia que han sido seleccionados con probabilidad pc se aparean entre sí de manera aleatoria"
             output-print "lista de cruces:"
          ]            
  IF STEP = 72 [ 
             output-type "[" output-type DATO1 output-type "] "  output-type DATO2 output-type " <--> " output-type "[" output-type DATO3 output-type "] "  output-print DATO4
             output-print "hijos:" 
             output-type "        "  output-print DATO5 
          ]            
  IF STEP = 73 [ 
             output-type "[0] "  output-print item 0 DATO1
             output-print "hijos:"      
             output-print "    sólo hay un cromosoma padre, lo añadimos directamente a la descendencia:" 
             output-type "        "  output-print item 0 DATO1
          ]  
  IF STEP = 74 [ 
             output-type "cromosomas_cruzados " output-print DATO1  
          ]           

  IF STEP = 81 [ 
             output-print " " 
             output-print "8. MUTACIÓN : Mutamos los descendientes con probabilidad pm"
          ]     
  IF STEP = 82 [ 
              output-type "ri = " output-type DATO1 output-type " < " output-type DATO2 output-type " --> cromosoma " output-type DATO3 output-type  " muta a --> " output-print DATO4
          ]  
  IF STEP = 83 [ 
              output-type "ri = " output-type DATO1 output-type " > " output-type DATO2 output-type " --> cromosoma " output-type DATO3 output-print " no muta y pasa directamente a la nueva generacion" 
          ]          
  IF STEP = 84 [ 
             output-print "cromosomas cruzados y/o mutados:" 
             output-type "        "  output-print DATO1 
          ] 
  IF STEP = 9 [ 
             output-print "9. INSERTAMOS LOS CROMOSOMAS CRUZADOS/MUTADOS EN LA NUEVA POBLACIÓN"
             output-type "Poblacion tras la iteracion: " output-type DATO1 + 1 output-type " de " output-print DATO2
             output-type "        "  output-print DATO3         
          ]
]
end



@#$#@#$#@
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10
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16
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-16
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ticks

CC-WINDOW
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1012
Command Center
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SLIDER
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numero_ciudades
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NIL
HORIZONTAL

SLIDER
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n
n
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NIL
HORIZONTAL

TEXTBOX
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T
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NIL

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G
NIL
NIL

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numero_iteraciones
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NIL
HORIZONTAL

OUTPUT
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SWITCH
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SALIDA_DATOS
SALIDA_DATOS
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1
-1000

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Number

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pm
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TEXTBOX
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probabilidad mutación
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pc
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TEXTBOX
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solucion
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SETUP
set valor_solucion 1000\nsetup_total\n
NIL
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T
OBSERVER
NIL
S
NIL
NIL

@#$#@#$#@
WHAT IS IT?
-----------
This section could give a general understanding of what the model is trying to show or explain.


HOW IT WORKS
------------
This section could explain what rules the agents use to create the overall behavior of the model.


HOW TO USE IT
-------------
This section could explain how to use the model, including a description of each of the items in the interface tab.


THINGS TO NOTICE
----------------
This section could give some ideas of things for the user to notice while running the model.


THINGS TO TRY
-------------
This section could give some ideas of things for the user to try to do (move sliders, switches, etc.) with the model.


EXTENDING THE MODEL
-------------------
This section could give some ideas of things to add or change in the procedures tab to make the model more complicated, detailed, accurate, etc.


NETLOGO FEATURES
----------------
This section could point out any especially interesting or unusual features of NetLogo that the model makes use of, particularly in the Procedures tab.  It might also point out places where workarounds were needed because of missing features.


RELATED MODELS
--------------
This section could give the names of models in the NetLogo Models Library or elsewhere which are of related interest.


CREDITS AND REFERENCES
----------------------
This section could contain a reference to the model's URL on the web if it has one, as well as any other necessary credits or references.
@#$#@#$#@
default
true
0
Polygon -7500403 true true 150 5 40 250 150 205 260 250

airplane
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Polygon -7500403 true true 150 0 135 15 120 60 120 105 15 165 15 195 120 180 135 240 105 270 120 285 150 270 180 285 210 270 165 240 180 180 285 195 285 165 180 105 180 60 165 15

arrow
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Polygon -7500403 true true 150 0 0 150 105 150 105 293 195 293 195 150 300 150

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Polygon -7500403 true true 15 75 15 225 150 285 150 135
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Polygon -7500403 true true 150 165 89 198 75 225 75 255 105 270 135 255 150 240
Polygon -7500403 true true 139 148 100 105 55 90 25 90 10 105 10 135 25 180 40 195 85 194 139 163
Polygon -7500403 true true 162 150 200 105 245 90 275 90 290 105 290 135 275 180 260 195 215 195 162 165
Polygon -16777216 true false 150 255 135 225 120 150 135 120 150 105 165 120 180 150 165 225
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Line -16777216 false 150 105 105 60

car
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Polygon -7500403 true true 300 180 279 164 261 144 240 135 226 132 213 106 203 84 185 63 159 50 135 50 75 60 0 150 0 165 0 225 300 225 300 180
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Circle -7500403 true true 195 195 58

circle
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cow
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Polygon -7500403 true true 25 114 16 195 9 204 23 213 25 200 39 123

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fish
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Polygon -1 true false 44 131 21 87 15 86 0 120 15 150 0 180 13 214 20 212 45 166
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Polygon -7500403 true true 135 195 135 240 120 255 105 255 105 285 135 285 165 240 165 195

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Polygon -7500403 true true 135 180 90 135 45 120 75 180 135 210
Polygon -7500403 true true 165 180 165 210 225 180 255 120 210 135
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Polygon -7500403 true true 151 1 185 108 298 108 207 175 242 282 151 216 59 282 94 175 3 108 116 108

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