Struttura del corso

Introduzione

Panoramica di Agent Based Modeling

Caso di studio: Utilizzo di agenti per simulare transazioni finanziarie

Panoramica dei framework di modellazione basati su agenti per Java, C++, Python, ecc.

Panoramica delle caratteristiche principali di Mesa

Impostazione 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

Scelta di un modello basato sul Use Case (Boltzmann Wealth, Schelling Segregation Model, 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 dei dati tramite l'agente di raccolta dati

Esecuzione del modello multiplo utilizzando 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.

Procedure consigliate

Risoluzione dei problemi

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Python Esperienza di programmazione
  • Javascript (facoltativo)

Pubblico

  • Ricercatori
  • Investigatori
  • Analisti
 14 ore

Numero di Partecipanti



Prezzo per Partecipante

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