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课程大纲
介绍
概览 Agent Based Modeling
案例研究：使用代理类比财务交易
Agent Based Modeling Java、C++、Python 等框架概述
Mesa 核心功能概述
设置环境
在文本编辑器或 IDE 与 Jupyter Notebook 之间进行选择
创建简单模型
案例研究：使用代理类比大流行
根据 Use Case 选择模型（玻尔兹曼财富、谢林分离模型、SIR 等）
使用 Mesa 的 Model 和 Agent 类
定义变数
设置模型级别参数
计划代理的操作
运行模型
向模型添加代理
向模型添加空间
使用 Data Collector 收集数据
使用 Mesa Batch Runner 运行 Model Multiple
以交互方式可视化模拟
在网格中可视化代理活动
向可视化添加图表
建立视觉化模组 （选择 - 需要 Javascript）
将模型与 Machine Learning 应用程式集成。
最佳实践
故障排除
总结和结论
要求
- Python 程式设计经验
- Javascript （可选）
观众
- 研究者
- 调查
- 分析师
14 小时
客户评论 (1)
培训师提前准备好了课程材料，整个培训过程非常灵活，并根据学员的兴趣进行了安排。在培训期间，管理人员也一直在场，为我们提供帮助。整个项目在友好的氛围中得到了良好的管理。
Kikuko Shoyama
课程 - Repast - Agent Based Modeling and Simulation (ABMS)
机器翻译
