Plan Szkolenia

Wprowadzenie

Przegląd Agent Based Modeling

Studium przypadku: Wykorzystanie agentów do symulacji transakcji finansowych

Przegląd ram modelowania opartego na agentach dla Java, C++, Python itp.

Przegląd podstawowych funkcji Mesa'

Konfiguracja środowiska

Wybór między edytorem tekstu lub IDE a Jupyter Notebook

Tworzenie prostego modelu

Studium przypadku: Wykorzystanie agentów do symulacji pandemii

Wybór modelu na podstawie Use Case (bogactwo Boltzmanna, model segregacji Schellinga, SIR itp.)

Praca z klasami modeli i agentów Mesa

Definiowanie zmiennych

Ustawianie parametrów poziomu modelu

Planowanie działań agenta

Uruchamianie modelu

Dodawanie agentów do modelu

Dodawanie przestrzeni do modelu

Zbieranie danych przy użyciu kolektora danych

Uruchamianie modelu wielokrotnego przy użyciu programu Mesa Batch Runner

Interaktywna wizualizacja symulacji

Wizualizacja aktywności agenta w siatce

Dodawanie wykresu do wizualizacji

Tworzenie modułu wizualizacji (opcjonalne - wymaga Javascript)

Integracja modelu z Machine Learning aplikacją.

Najlepsze praktyki

Rozwiązywanie problemów

Podsumowanie i wnioski

Wymagania

  • Python doświadczenie w programowaniu
  • Javascript (opcjonalnie)

Publiczność

  • Badacze
  • Inwestorzy
  • Analitycy
 14 godzin

Liczba uczestników



Cena za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Powiązane Kategorie