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Struttura del corso
Introduzione
Panoramica di Agent Based Modeling
Caso di studio: Utilizzo di agenti per simulare transazioni finanziarie
Panoramica di Agent Based Modeling Quadri per Java, C++, Python, ecc.
Panoramica delle caratteristiche principali di Mesa
Configurazione dell'ambiente
Scelta tra un editor di testo o un IDE e Jupyter Notebook
Creazione di un modello semplice
Caso di studio: Utilizzo di agenti per simulare una pandemia
Scegliere un modello basato sul Use Case (Ricchezza di Boltzmann, Modello di Segregazione di Schelling, SIR, ecc.)
Utilizzo delle classi Model e Agent di Mesa
Definizione delle variabili
Impostazione dei parametri a livello di modello
Pianificazione delle azioni di un agente
Esecuzione del modello
Aggiunta di agenti al modello
Aggiunta di spazio al modello
Raccolta di dati tramite l'agente di raccolta dati
Esecuzione del modello multiplo utilizzando il Mesa Batch Runner
Visualizzazione interattiva della simulazione
Visualizzazione dell'attività dell'agente in una griglia
Aggiunta di un grafico alla visualizzazione
Creazione di un modulo di visualizzazione (opzionale - richiede Javascript)
Integrazione del modello con un'applicazione Machine Learning.
Migliori pratiche
Risoluzione dei problemi
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Python Esperienza di programmazione
- Javascript (facoltativo)
Pubblico
- Ricercatori
- Investigatori
- Analisti
14 Ore
Recensioni (1)
L'istruttore ha preparato molto bene il materiale del corso prima della sessione, che è stata molto flessibile e organizzata per soddisfare gli interessi dei partecipanti. Il personale di gestione era anche presente durante il corso per aiutarci. Il progetto è stato gestito in modo eccellente in un'atmosfera amichevole per tutta la durata.
Kikuko Shoyama
Corso - Repast - Agent Based Modeling and Simulation (ABMS)
Traduzione automatica
