Schița de curs

Introducere

Prezentare generală a Agent Based Modeling

Studiu de caz: Utilizarea agenților pentru simularea tranzacțiilor financiare

Prezentare generală a cadrelor Agent Based Modeling pentru Java, C++, Python, etc.

Prezentare generală a caracteristicilor principale ale Mesa

Configurarea mediului

Alegerea între un editor de text sau un IDE și Jupyter Notebook

Crearea unui model simplu

Studiu de caz: Utilizarea agenților pentru simularea unei pandemii

Alegerea unui model bazat pe Use Case (Boltzmann Wealth, Schelling Segregation Model, SIR, etc.)

Lucrul cu clasele Model și Agent din Mesa

Definirea variabilelor

Stabilirea parametrilor la nivel de model

Programarea acțiunilor unui agent

Rularea modelului

Adăugarea de agenți la model

Adăugarea spațiului la model

Colectarea datelor cu ajutorul colectorului de date

Rularea modelului multiplu utilizând Mesa Batch Runner

Vizualizarea interactivă a simulării

Vizualizarea activității agenților într-o grilă

Adăugarea unui grafic la vizualizare

Crearea unui modul de vizualizare (opțional - necesită Javascript)

Integrarea modelului cu o aplicație Machine Learning.

Cele mai bune practici

Rezolvarea problemelor

Rezumat și concluzie

Cerințe

  • Python experiență în programare
  • Javascenariu (opțional)

Audiență

  • Cercetători
  • Investigatori
  • analiști
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Upcoming Courses