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Plan du cours
Introduction
Vue d'ensemble de Agent Based Modeling
Étude de cas : Utilisation d'agents pour simuler des transactions financières
Aperçu des cadres Agent Based Modeling pour Java, C++, Python, etc.
Aperçu des fonctionnalités principales de Mesa
Configuration de l'environnement
Choisir entre un éditeur de texte ou un IDE et Jupyter Notebook
Créer un modèle simple
Étude de cas : Utiliser des agents pour simuler une pandémie
Choisir un modèle basé sur le Use Case (Richesse de Boltzmann, modèle de ségrégation de Schelling, SIR, etc.)
Travailler avec le modèle Mesa et les classes d'agents
Définir les variables
Définir les paramètres au niveau du modèle
Programmer les actions d'un agent
Exécuter le modèle
Ajouter des agents au modèle
Ajout d'espace au modèle
Collecter des données en utilisant le collecteur de données
Exécuter le modèle multiple en utilisant le Mesa Batch Runner
Visualisation interactive de la simulation
Visualisation de l'activité des agents dans une grille
Ajouter un graphique à la visualisation
Création d'un module de visualisation (optionnel - nécessite un script Java)
Intégrer le modèle à une application Machine Learning.
Meilleures pratiques
Résolution des problèmes
Résumé et conclusion
Pré requis
- Python expérience en programmation
- Java scénario (optionnel)
Audience
- Chercheurs
- Enquêteurs
- Analystes
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Le formateur avait bien préparé les documents du cours à l'avance et la session était très flexible, adaptée aux intérêts des stagiaires. Le personnel de gestion était également présent pendant le cours pour nous aider. Le projet a été bien géré dans une ambiance conviviale tout au long du processus.
Kikuko Shoyama
Formation - Repast - Agent Based Modeling and Simulation (ABMS)
Traduction automatique
