被食動物(prey)：例 ウサギ と 捕食動物(predator) ：例 キツネ の集団が一定の地域に生息している． それらの空間的分布と個体数が時間とともにどのように変わっていくかを２次元セルオートマトンモデルで調べる．

モデル ： 一定の地域を n×n のセルから成る正方格子で表す．  各セルはウサギまたはキツネによって占有されているか空である．

ウサギ の状態はリスト { x, y } で指定する．
• x=ウサギが動こうとする向きを指示 [ x=1 北向き，2 東向き，3 南向き，4 西向き ]
• y=ウサギの誕生時計(そのウサギから子ウサギが生まれるまでの時間)　0，1，2，...，life の範囲の整数値．
  life はウサギの懐胎周期（適当な正整数値を入力で与える．）

キツネ の状態はリスト { x, y, z } で指定する．
• x=キツネが動こうとする向きを指示　[ x=1 北向き，2 東向き，3 南向き，4 西向き ]
• y=キツネの誕生時計(そのキツネから子ギツネが生まれるまでの時間)　0，1，2，...，preg の整数値．
  preg はキツネの懐胎周期（適当な正整数値を入力で与える．）
• z=キツネのダイエット時計（そのキツネが餓死するまでの時間） 0，1，2，...，starve の範囲の整数値．
  starve は餓死限界時間（適当な正整数値を入力で与える．）

[ 1 ]　初期状態 ： ウサギとキツネの初期個体数密度 preyDens と predatorDens を入力で与え， その密度になるように n×n 個のセルにウサギとキツネをランダムに配置する． その際，各個体の向き x の４つの値はランダムに，また， 各個体の誕生時計 y も 0 から懐胎周期までの値をランダムに選択する． ダイエット時計 z は 0 から餓死限界時間までの値をランダムに選ぶ．

[ 2 ]　状態遷移 ： １２近傍を使い，周期的境界条件を採用．１２個の 近傍セル の状態に依存して， 着目セル の次の時間ステップでの状態が決まる．

状態遷移のルール ：

• ウサギが向く隣接セルが空のとき，次の時間ステップでウサギはその隣接セルに移動する． ただし，キツネや他のウサギが同じ隣接空セルに向いているときは，ウサギは移動しない．



• キツネが向く隣接セルが空かウサギに占められているとき，次の時間ステップでキツネはその隣接セルに移動する． ただし，他のキツネが同じ隣接セルに向いているときは，キツネは移動しない．



• ウサギもキツネも移動の有無によらず各時間ステップごとにランダムに向きを変える．
• １時間ステップ経過するごとに y の値は 1 だけ減少する．ただし，0 のときはそのまま 0 を保つ．
• y の値が 0 となり次の時間ステップで移動するならば， 新生児が誕生し，y はウサギに対しては life （ウサギの懐胎周期）に， キツネに対しては preg （キツネの懐胎周期）にリセットされる．新生児はその場所 にとどまり，y は life または preg にセットされる．移動しない場合は新生児は誕生しない．
• １時間ステップ経過するごとに z の値は 1 だけ減少する． ただし，キツネがウサギを食べた瞬間に z の値は starve（餓死限界時間）にリセットされる． z の値が 0 になったとき，次の時間ステップでそのキツネは死んで消え去る．

 

入力パラメータのうち，starve の値だけを変えた場合の結果を例示する．アニメーションでは，ウサギとキツネの空間的分布 の時間的変化における著しい相違を見ることが出来る．グラフでは，各個体数の時間的変化を示す．
♣ 各画像上にマウスポインタを置くとアニメーションが始まる．はずすと初期画像にもどる．

[ 1 ]　n=80; preyDens=0.5; predatorDens=0.3; life=2; preg=8; starve=3; t=200