Agent Based Modeling Training Courses

Mesa è un quadro Python per la creazione di modelli basati su agenti (ABM). L'obiettivo di Mesa è quello di fornire un'alternativa a NetLogo, Repast e MASON. Modellazione basata su agenti consente agli investigatori nei settori della biologia, delle scienze sociali, della rete, degli affari, ecc. simulare le azioni e le interazioni degli agenti autonomi al fine di valutare i loro effetti sul loro ambiente.

Questo allenamento guidato da istruttori, in diretta (online o on-site) è rivolto ai ricercatori che vogliono utilizzare Mesa per creare Modelli basati su agenti in un ambiente Python.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

Installare e configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare la modellazione in Python. Crea rapidamente un modello basato su agenti utilizzando i componenti nucleari integrati di Mesa. Aumentare la complessità del modello. Visualizza l'attività di agente in tempo reale all'interno di un browser. Analisi interattiva dei risultati del modello utilizzando Python strumenti di analisi dei dati. Integrare il modello con altri sistemi Python come le applicazioni di apprendimento automatico.

Il formato del corso

Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

The Repast Suite is a family of advanced, free, and open source agent-based modeling and simulation libraries that have collectively been under continuous development for over 10 years. This four day course in Italia (online or onsite) explains in detail how to create simulation for agent-based systems using the Repast environment.

Course Objectives

- Introduce participants to principles and concepts of agent-based modeling and simulation.
- Develop participants’ capacity to read and understand agent modeling programming code.
- Equip participants with knowledge, so they understand the importance of accurate and precise modeling.
- Increase the participants’ understanding of systems of their own using the Agent-based simulation.
- Develop a better capacity to use and code agent-based systems using repast, reLogo.