Programa do Curso

Introdução

Visão geral de Agent Based Modeling

Estudo de caso: Utilização de agentes para simular transacções financeiras

Panorâmica das estruturas de modelação baseadas em agentes para Java, C++, Python, etc.

Visão geral das principais características do Mesa'

Configurar o ambiente

Escolher entre um editor de texto ou IDE e o Jupyter Notebook

Criar um modelo simples

Estudo de caso: Utilização de agentes para simular uma pandemia

Escolha de um modelo baseado no Use Case (Riqueza de Boltzmann, Modelo de Segregação de Schelling, SIR, etc.)

Trabalhar com as classes Model e Agent do Mesa'

Definição das variáveis

Definição dos parâmetros do nível do modelo

Programar as acções de um agente

Execução do modelo

Adição de agentes ao modelo

Adicionar espaço ao modelo

Recolha de dados utilizando o coletor de dados

Execução do modelo múltiplo usando o executor de lote Mesa

Visualizar a simulação de forma interactiva

Visualizar a atividade do agente numa grelha

Adicionando um gráfico à visualização

Criar um módulo de visualização (opcional - requer Javascript)

Integração do modelo com uma aplicação Machine Learning.

Melhores práticas

Resolução de problemas

Resumo e conclusão

Requisitos

  • Python experiência em programação
  • Javascript (opcional)

Público

  • Investigadores
  • Investigadores
  • Analistas
 14 horas

Número de participantes


Preço por participante

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