Version refaite

tenv=15 #On définit ici la taille de l'environement
pdt=0.1 # On definit sur cette ligne le pas de temps qu'il y aura entre chaque générations de cellules
tmax=10 #On definit ici le nombre de boucle maximum
tx_acc1=0.25 # r
tx_acc2=0.5
nmax=500 # K
pdisp=0.05 # Taux de dispersion
coop12=10  #-> Dépendance de l'espece 1 à l'espece 2
coop21=10  # -> Dépendance de l'espece 2 à l'espece 1


pop1=matrix(0,ncol = tenv+2,nrow = tenv+2) #On créer/initialise notre premiere espece de cellules
pop2=matrix(0,ncol = tenv+2,nrow = tenv+2) #On init' la 2e espece
#On ajoute 2 cases en plus de l'environment de départ pour créer des bordures
pop1 #On renvoie a la console l'affichage de notre matrice pop1, équivalent d'un print() en python
pop2 #Affichage de notre seconde matrice dans la console


for(i in 2:(tenv+1)){  #on créer une boucle i
  for(j in 2:(tenv+1)){
#on ecrit "in 2" pour eviter de remplir les bordures
    pop1[i,j]=rpois(n = 1,lambda = 1) #dans la boucle [i,j] définit par notre environement
    pop2[i,j]=rpois(n = 1,lambda = 1)
  } #fin boucle j
} #fin boucle i
pop1
pop2

#Représentation graphique :
par(mfrow=c(1,1))
vecteur_couleur=c("white","skyblue","steelblue1", "deepskyblue", "dodgerblue","darkblue")
col1=rgb(5:0/5,1,1, maxColorValue = 1, alpha=1)
col2=rgb(1,1,5:0/5, maxColorValue = 1, alpha=0.5)
image(pop1, col=col1,
      breaks=c(-0.5,0.5,1.5,10.5,100.5,1000.5,10000.5),axe=F)
image(pop2, col=col2,
      breaks=c(-0.5,0.5,1.5,10.5,100.5,1000.5,10000.5),add=TRUE)
par(bg="lightgrey")
title_pos <- par("usr")[3] + (par("usr")[4] - par("usr")[3]) * 1.05
mtext("Simulation symbiose bactérienne", side = 3, line = 1, at = mean(par("usr")[1:2]), col = "black", font = 2)
# Régulation des populations
next_n <- function(N2,N1,r,K,dt,a){
  N_new2=N1+r*N1*(N2/(a+N2))*(1-(N1+N2)/K)*dt
  return(N_new2)
}
next_n(N1=5,r=0.25,K=500,dt=0.1,N2=6,a=10)
next_n(N1=200,r=0.25,K=500,dt=0.1,N2=12,a=10)
next_n(N1=495,r=0.25,K=500,dt=0.1,N2=24,a=10)


# Liste des coordonnées relatives du voisinage
coo_voisins <- data.frame(x=c(-1,-1,-1,0,0,+1,+1,+1),
                             y=c(-1,0,+1,-1,+1,-1,0,+1))
coo_voisins


# Boucle tempo :
for(t in seq(from=0,to=tmax,by=pdt)){

  # Survie
  pop_past1=pop1
  pop_past2=pop2

  for(i in 2:(tenv+1)){
    for(j in 2: (tenv+1)){

      N_new_moyen1=next_n(N1=pop_past1[i,j], N2=pop_past2[i,j], r=tx_acc1,
                          K=nmax, dt=pdt, a=coop12) #On definit la taille moyenne de la population grâce à next_n
      pop1[i,j]=rpois(n=1, lambda=N_new_moyen1)# On réalise un tirage aléatoire autour de cette moyenne (avec une loi de Poisson)


      # ESPÈCE 2
      # Calculer la taille moyenne de la pop avec next_n()
      N_new_moyen2=next_n(N1=pop_past2[i,j], N2=pop_past1[i,j], r=tx_acc2,
                          K=nmax, dt=pdt,a=coop21)
      pop2[i,j]=rpois(n=1, lambda=N_new_moyen2)
    }
  }
  # Dispersion spatiale
  pop_past1=pop1
  pop_past2=pop2
  for(i in 2:(tenv+1)){
    for(j in 2:(tenv+1)){
      # ESPÈCE 1
      # Tirage aléatoire du nombre d'individus qui dispersent
      nb_disp=rbinom(1, size=pop_past1[i,j], prob=pdisp*pdt)

      if(nb_disp!=0){
        # On tire aléatoirement le numéro du voisin qui reçoit un dispersant
        coo_disp=sample(x=1:8, size=nb_disp, replace=TRUE)

        for(k in coo_disp){
          pop1[i+coo_voisins[k,1],j+coo_voisins[k,2]]=pop_past1[i+coo_voisins[k,1],j+coo_voisins[k,2]]+1
        } #fin boucle k
        pop1[i,j]=pop_past1[i,j]-nb_disp
      } # fin if

      # ESPÈCE 2
      # Tirage aléatoire du nombre d'individus qui dispersent
      nb_disp=rbinom(1, size=pop_past2[i,j], prob=pdisp*pdt)

      if(nb_disp!=0){
        # On tire aléatoirement le numéro du voisin qui reçoit un dispersant
        coo_disp=sample(x=1:8, size=nb_disp, replace=TRUE) #on choisit de faire migrer 1 à 8 celle=ules dans les coordonnés voisins

        for(k in coo_disp){
          pop2[i+coo_voisins[k,1],j+coo_voisins[k,2]]=pop_past2[i+coo_voisins[k,1],j+coo_voisins[k,2]]+1 #On augmente de 1 la taille de la case dans laquelle se disperse la pop
        }
        pop2[i,j]=pop_past2[i,j]-nb_disp #on retire la valeur du nombre de cellules ayant migré
      } # fin if

    }# fin boucle j
  }# fin boucle i

  pop1[1,]=0
  pop1[,1]=0
  pop1[tenv+2,]=0
  pop1[,tenv+2]=0
  pop2[1,]=0
  pop2[,1]=0
  pop2[tenv+2,]=0
  pop2[,tenv+2]=0

  image(pop1, col=col1,
        breaks=c(-0.5,0.5,1.5,10.5,
                 100.5,1000.5,10000.5),axe=F)
  image(pop2, col=col2,
        breaks=c(-0.5,0.5,1.5,10.5,
                 100.5,1000.5,10000.5), add=TRUE)
  par(bg="lightgrey")
  title_pos <- par("usr")[3] + (par("usr")[4] - par("usr")[3]) * 1.05
  mtext("Simulation symbiose bactérienne", side = 3, line = 1, at = mean(par("usr")[1:2]), col = "black", font = 2)
  # segments(par("usr")[1], title_pos, par("usr")[2], title_pos, col = "darkred", lwd = 4) #essai pour souligner le titre

  Sys.sleep(0.1)
}# fin boucle temporelle