Simulateur de Croissance Urbaine avec Événements Aléatoires

# Fiche Produit : Simulateur de Croissance Urbaine avec Événements Aléatoires

Ce script Python simule l’évolution d’un territoire urbain sur plusieurs années, intégrant des facteurs démographiques, économiques et des événements aléatoires. Il permet d’analyser la croissance d’une ville fictive en tenant compte de dynamiques complexes comme la natalité, la migration, l’emploi et l’attractivité.

## Caractéristiques du script :

**1. Modélisation du territoire :**
– Représentation d’un territoire via une classe `Territoire` avec des attributs clés : population, superficie, emplois, revenus moyens, prix immobilier, infrastructures et attractivité (scores de 0 à 100).
– Calculs intégrés pour la densité de population (habitants/km²) et le ratio emplois/population.

**2. Simulation démographique :**
– Facteur de natalité basé sur les revenus moyens et les infrastructures.
– Facteur de migration influencé par l’attractivité, le ratio emplois/population et les prix immobiliers.
– Croissance de la population intégrant natalité et migration nette.

**3. Simulation économique :**
– Croissance des emplois calculée en fonction des infrastructures et de l’attractivité.
– Évolution des revenus moyens liée à la croissance économique et aux emplois.
– Ajustement des prix immobiliers selon la pression démographique.

**4. Événements aléatoires :**
– Simulation d’événements impactant la croissance, avec probabilités réalistes :
– Récession (emploi/population en baisse).
– Boom économique (emploi/population en hausse).
– Nouvelle infrastructure (amélioration des scores d’infrastructures/attractivité).
– Crise du logement (hausse des prix immobiliers, baisse de population).
– Installation d’entreprise (augmentation des emplois/attractivité).

**5. Visualisations :**
– Génération de graphiques (via Matplotlib) pour visualiser l’évolution sur 20 ans :
– Population
– Nombre d’emplois
– Revenus moyens
– Prix immobilier
– Infrastructures et attractivité (superposées)
– Densité de population
– Affichage clair avec grilles, légendes et mise en page optimisée.

**6. Analyse et rapport :**
– Génération d’un rapport détaillé sous forme de tableau (via Pandas) avec l’historique annuel des indicateurs.
– Résumé final incluant :
– État initial et final du territoire (population, densité, emplois, revenus, etc.).
– Croissance totale et moyenne annuelle de la population.
– Affichage d’une synthèse textuelle des résultats clés.

## Utilisation :

Le script s’exécute via la fonction `scenario_ville_moyenne()`, simulant une ville moyenne française (« Ville-Exemple ») sur 20 ans avec des paramètres initiaux :
– Population : 50 000 habitants
– Superficie : 25 km²
– Emplois : 22 000
– Revenus moyens : 28 000 €/hab
– Prix immobilier : 2 800 €/m²
– Infrastructures : 65/100
– Attractivité : 60/100

Les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres initiaux ou la durée de la simulation. Les événements aléatoires sont contrôlés par une graine (`random.seed(42)`) pour des résultats reproductibles, mais peuvent être rendus non déterministes en supprimant cette graine.

– **Sortie :** Affichage de l’état initial et final, croissance moyenne, tableau détaillé et graphiques visuels.
– **Dépendances :** Python 3.x, `numpy`, `matplotlib`, `pandas`.
– **Personnalisation :** Modification des paramètres du territoire, des probabilités d’événements ou de la période de simulation.

**Licence :** MIT