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課程簡介
介紹
概覽 Agent Based Modeling
案例研究:使用代理類比財務交易
Agent Based Modeling Java、C++、Python 等框架概述
Mesa 核心功能概述
設置環境
在文本編輯器或 IDE 與 Jupyter Notebook 之間進行選擇
創建簡單模型
案例研究:使用代理類比大流行
根據 Use Case 選擇模型(玻爾茲曼財富、謝林分離模型、SIR 等)
使用 Mesa 的 Model 和 Agent 類
定義變數
設置模型級別參數
計劃代理的操作
運行模型
向模型添加代理
向模型添加空間
使用 Data Collector 收集數據
使用 Mesa Batch Runner 運行 Model Multiple
以交互方式可視化模擬
在網格中可視化代理活動
向可視化添加圖表
建立視覺化模組 (選擇 - 需要 Javascript)
將模型與 Machine Learning 應用程式集成。
最佳實踐
故障排除
總結和結論
最低要求
- Python 程式設計經驗
- Javascript (可選)
觀眾
- 研究者
- 調查
- 分析師
14 時間:
客戶評論 (1)
培訓師提前準備好了課程材料,整個培訓過程非常靈活,並根據學員的興趣進行了安排。在培訓期間,管理人員也一直在場,爲我們提供幫助。整個項目在友好的氛圍中得到了良好的管理。
Kikuko Shoyama
課程 - Repast - Agent Based Modeling and Simulation (ABMS)
機器翻譯