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コース概要
導入
エージェントベースモデリングの概要
ケーススタディ:金融取引をシミュレートするためにエージェントを使用する
Java、C++、Pythonなどにおけるエージェントベースモデリングフレームワークの概要
Mesaのコア機能の概要
環境のセットアップ
テキストエディタまたはIDEとJupyter Notebookの選択
シンプルなモデルの作成
ケーススタディ:パンデミックをシミュレートするためにエージェントを使用する
ユースケースに基づいたモデルの選択(Boltzmann Wealth、Schelling Segregation Model、SIRなど)
MesaのModelとAgentクラスの使用
変数の定義
モデルレベルパラメータの設定
エージェントのアクションのスケジューリング
モデルの実行
モデルにエージェントを追加する
モデルにスペースを追加する
Data Collectorを使用したデータ収集
Mesa Batch Runnerを使用して複数回モデルを実行する
シミュレーションのインタラクティブな可視化
グリッド内のエージェント活動の可視化
可視化にチャートを追加する
可視化モジュールの作成(オプション - Javascriptが必要)
モデルと機械学習アプリケーションの統合
ベストプラクティス
Troubleshooting
まとめと結論
要求
- Pythonプログラミング経験
- Javascript(オプション)
対象者
- 研究者
- 調査員
- アナリスト
14 時間
お客様の声 (1)
トレーナーは事前にコース資料をしっかりと準備し、セッションは非常に柔軟で、受講者の興味に合わせて調整されました。また、コース中には管理スタッフも常にいて、私たちをサポートしてくれました。プロジェクトはフレンドリーな雰囲気の中で、始めてから終わりまで適切に管理されました。
Kikuko Shoyama
コース - Repast - Agent Based Modeling and Simulation (ABMS)
機械翻訳