agent-based-modeling

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    NetLogo非常適合基於代理的建模...除了語言。我總是發現自己扭曲了我的大腦,試圖弄清楚如何在NetLogo的Logo實現中做些簡單的代碼(比如實現一個簡單的case語句)。 Logo不僅僅是程序員的語言(對於那些被這種斷言激怒的人的道歉)。 我看到了Abe Gong的Tengolo項目,意在做這件事(http://compsocsci.blogspot.com/2012/02/announc

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    是否可以在不看GUI的情況下直接運行我的模擬?我感興趣的是控制檯輸出數據,所以我不需要與GUI交互來播放,暫停或重置我的模擬。

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    我對netlogo和整體建模相當陌生。我現在正在模擬荷蘭的城市固體廢物系統,我需要能夠在我的模型內的一個品種(市鎮)之間隨機分配預定量的廢物。我需要在垃圾處理器之間做同樣的事情。 我與全局試了一下,用的品種,自己甚至產生廢物的新品種(哪種類型的工作,但我的解決方案需要太多的計算能力,我看不出如何簡化它。 的 在此先感謝

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    在閱讀this article關於Netlogo中的BehaviourSpace,其中作者聲稱「該模型是隨機的,你需要多次運行每個參數設置以統計確定這個」,我想知道多少次重複足以對虛擬實驗中的發現「有統計學意義」?

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    大家好我已經制作了一個基於代理的模型。代理可以隨機移動並使用A *算法移動到位置。有兩個主要集合1)到達隊列(ArrayList)和2)主要代理(ArrayList)。所有的代理最初被放入到達隊列中,代理被放置在某個時間間隔的模擬中,例如,每400個模擬步驟100個代理)。 我得到的問題是每次我從3000+增加代理的人口,模擬開始滯後。也即時使用Java 2D庫來可視化代理的二維數組。 Bello

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    我正在努力制定一種方法或算法,以使我的代理商沿着道路旅行,同時避免通過「建築物」以達到食物區域和返回家園爲目標。我已經對建築物和道路進行了編碼,但沿着道路的運動證明是困難的。該計劃顯示了一個8 x 8網格的城市,道路是線路,建築物是網格的正方形。我把這些建築物編碼爲屏障。我需要代理商朝着目的地的最佳路徑前進。這是我的代碼: to get-aid ask humans [

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    我正在用MASON進行仿真。我有我填充的SparseGrid2D對象在我的主模擬類如下:) Bag neigh = s.protonLayer.getMooreNeighbors(location.getX(), location.getY(), 1, 1, new Bag(), new IntBag(), new IntBag()); 然而,出於某種原因neight.size(不斷: pro

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    我的模型中有不同顏色的海龜,每種都按不同的規則操作。我希望管理一隻烏龜(如紅龜)運動的程序與控制不同彩色烏龜運動的其他程序同時進行。

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    我有興趣在Python中構建經濟系統的agent-based models。典型的模型可能有成千上萬的代理商(即公司,消費者等)。 典型的公司代理類可能看起來像: class Firm(object): def __init__(capital, labor, productivity): self.capital = capital self.labor =

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    我是Jason(Agentspeak)的初學者,在Jason使用Multi-agent模擬進行社交模擬項目。我剛開始使用Jason,所以這是一種使用這種聲明式語言的初學者。我想模擬隨時間變化的人們的行爲。 // the code statement might be Like an agent have characteristics Age=30 years Marital status