Plan du cours

Introduction

Aperçu de Agent Based Modeling

Étude de cas : Utilisation d'agents pour simuler des transactions financières

Aperçu des cadres de modélisation basés sur les agents pour Java, C++, Python, etc.

Vue d'ensemble des fonctionnalités principales de Mesa

Mise en place de l'environnement

Choisir entre un éditeur de texte ou un IDE et Jupyter Notebook

Création d'un modèle simple

Étude de cas : Utilisation d'agents pour simuler une pandémie

Choix d'un modèle basé sur la Use Case (richesse de Boltzmann, modèle de ségrégation de Schelling, SIR, etc.)

Travailler avec les classes de modèles et d'agents de Mesa

Définition des variables

Réglage des paramètres du niveau du modèle

Programmation des actions d'un agent

Exécution du modèle

Ajout d'agents au modèle

Ajouter de l'espace au modèle

Collecte de données à l'aide du collecteur de données

Exécution du modèle multiple à l'aide du programme Mesa Batch Runner

Visualisation interactive de la simulation

Visualisation de l'activité des agents dans une grille

Ajout d'un graphique à la visualisation

Création d'un module de visualisation (optionnel - nécessite le script Java)

Intégration du modèle à une application Machine Learning.

Meilleures pratiques

Dépannage

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Python expérience en programmation
  • Javascript (optionnel)

Audience

  • Chercheurs
  • Investigateurs
  • Analystes
 14 heures

Nombre de participants


Prix par participant

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