План на курса

Въведение

Преглед на Agent Based Modeling

Казус от практиката: Използване на агенти за симулиране на финансови транзакции

Преглед на рамки за моделиране, базирани на агенти за Java, C++, Python и др.

Преглед на основните характеристики на Mesa

Настройка на околната среда

Избор между текстов редактор или IDE и Jupyter Notebook

Създаване на прост модел

Казус от практиката: Използване на агенти за симулиране на пандемия

Избор на модел въз основа на Use Case (богатство на Болцман, модел на сегрегация на Шелинг, SIR и др.)

Работа с класовете модели и агенти на Mesa

Дефиниране на променливите

Задаване на параметри на нивото на модела

Планиране на действията на агент

Изпълнение на модела

Добавяне на агенти към модела

Добавяне на пространство към модела

Събиране на данни с помощта на Data Collector

Изпълнение на множество модели с помощта на Mesa Batch Runner

Интерактивно визуализиране на симулацията

Визуализиране на дейността на агента в мрежа

Добавяне на диаграма към визуализацията

Създаване на модул за визуализация (по избор - изисква Java скрипт)

Интегриране на модела с Machine Learning приложение.

Най-добри практики

Отстраняване на неизправности

Обобщение и заключение

Изисквания

  • Python опит в програмирането
  • Javascript (по избор)

Публика

  • Изследователи
  • Следователи
  • Анализаторите
 14 Hours

Брой участници


Цена за участник

Oтзиви от потребители (1)