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Programa del Curso
Introducción
Descripción general de Agent Based Modeling
Estudio de caso: Uso de agentes para simular transacciones financieras
Descripción general de Agent Based Modeling marcos para Java, C++, Python, etcétera.
Descripción general de las características principales de Mesa
Configuración del entorno
Elegir entre un editor de texto o IDE y Jupyter Notebook
Creación de un modelo sencillo
Estudio de caso: Uso de agentes para simular una pandemia
Elegir un modelo basado en el Use Case (riqueza de Boltzmann, modelo de segregación de Schelling, SIR, etcétera).
Trabajar con el modelo de Mesa y las clases de agentes
Definición de las variables
Configuración de los parámetros de nivel de modelo
Programación de las acciones de un agente
Ejecución del modelo
Adición de agentes al modelo
Adición de espacio al modelo
Recopilación de datos mediante el recopilador de datos
Ejecución del modelo múltiple mediante el Mesa Batch Runner
Visualización interactiva de la simulación
Visualización de la actividad del agente en una cuadrícula
Adición de un gráfico a la visualización
Creación de un módulo de visualización (opcional - requiere Javascript)
Integración del modelo con una Machine Learning aplicación.
Prácticas recomendadas
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Python Experiencia en programación
- Javascript (opcional)
Audiencia
- Investigadores
- Investigadores
- Analistas
14 horas
Testimonios (1)
The trainer well prepared the course material beforehand and the session was very flexible and arranged to meet the trainee's interests. The management staffs were also around during the course to help us. The project was well managed in a friendly atmosphere throughout.