コース概要

導入

Agent Based Modelingの概要

ケーススタディ: エージェントを使用して金融取引をシミュレーションする

Java、C++、Python などのエージェント ベースのモデリング 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 エディターまたは IDE と Jupyter Notebook の選択

単純なモデルの作成

ケーススタディ: エージェントを使用してパンデミックをシミュレートする

Use Case に基づくモデルの選択 (ボルツマンウェルス、シェリング分離モデル、SIR など)

Mesa のモデルとエージェント クラスの操作

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ル設定

モデルの実行

モデルへのエージェントの追加

モデルにスペースを追加する

データコレクターを使用したデータの収集

Mesa Batch Runner を使用した複数のモデルの実行

シミュレーションを対話的に視覚化する

グリッド内のエージェントアクティビティの視覚化

ビジュアライゼーションへのチャートの追加

視覚化モジュールの作成 (オプション - Java スクリプトが必要)

モデルと Machine Learning アプリケーションの統合。

ベストプラクティス

トラブルシューティング

要約と結論

要求

  • Pythonプログラミング経験
  • Javascript(オプション)

観客

  • 研究者
  • 研究者アナリスト
 14 時間

参加者の人数



Price per participant

お客様の声 (2)

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