Schița de curs

Introducere

Prezentare generală a Agent Based Modeling

Studiu de caz: Utilizarea agenților pentru simularea tranzacțiilor financiare

Prezentare generală a cadrelor de modelare bazate pe agenți pentru Java, C++, Python etc.

Prezentare generală a funcțiilor principale ale Mesa's Core Features

Configurarea mediului

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

Crearea unui model simplu

Studiu de caz: Utilizarea agenților pentru a simula o pandemie

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

Lucrul cu clasele Mesa's Model și Agent

Definirea variabilelor

Setarea parametrilor de nivel de model

Programarea acțiunilor unui agent

Rularea modelului

Adăugarea agenților la model

Adăugarea de spațiu 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 unei diagrame la vizualizare

Crearea unui modul de vizualizare (opțional - necesită Javascript)

Integrarea modelului cu o aplicație Machine Learning.

Cele mai bune practici

Depanare

Rezumat și concluzii

Cerințe

  • Python experiență în programare
  • Javascript (opțional)
  • .

Audiență

  • Cercetători
  • Investigatori
  • Analiști
 14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Mărturii (3)

Categorii înrudite