agent-based-modeling

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    我在python中有一个(基于代理的)模拟。结果是随机的。我想校准模拟,以最小化平方距离的总和。 有哪些python算法可以最小化随机模拟?

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    我有一些自己环顾四周的乌龟。对于他们每个邻居,他们保存了“输出热量”的值。具有最高值的贴片将获得最高概率,并且最低值是最低概率。我希望乌龟移动到另一个补丁。移动应该取决于概率。 我的代码看起来是这样,但它不能正常工作像它应该: ask turtles-here[ let temp_ahead [(output-heat + 1)^ Freedom] of patch-at 0 1 let t

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    我已经创建了一个补丁自己的变量,每次代理登陆一个特定的补丁后,它会增加“1”。 它每下降一点也减少0.1。 到目前为止的代码看起来是这样的 to go-predation-risk ask patch-here [ set predation-risk predation-risk + 1] end to deduct-predation-risk ask pa

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    我有一个agentset,其中所有龟的年龄/经验都有不同的值。我想要做的是为每只乌龟找到更有经验的乌龟,然后跟随这些乌龟。不幸的是,我得到ifelse [ age-experience > my-own-age-experience ]行的以下错误: 这里预期为TRUE/FALSE,而不是列表或块。 这里是我的代码: turtles-own [ age-experience m

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    如何制作其他清单的累积金额清单? 我想这样的说法: ;;all temperatrue-values around the turtle saved in list set temperature_values (list [(output-heat + 1)^ Freedom] of neighbors) ;;build cumulative value of temperatures

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    对不起,如果我讨厌你,但我的老师说这个代码[1]不够好,我应该使用代理集而不是个体值。 代码[1](第一个代码工作很不错) let temp_ahead [(output-heat + 1)^ Freedom] of patch-ahead 1 let temp_right_ahead [(output-heat + 1)^ Freedom] of patch-right-and-ahead 4

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    Modelica中可以模拟多代理系统吗?我正在谈论一个用Java编写的MASON系统。这将是多么容易或困难? 据我所知,Modelica不是一种典型的编程语言,所以它会特别有用,或者modelica语言的基本设计会带来什么障碍?更重要的是,我们将如何对基于代理的建模中常见的“消息传递”系统建模?

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    有什么办法可以动态创建海龟? 每当我尝试在“go”过程中创建新的随机乌龟时,出现一个错误,我不能在乌龟环境中使用crt。我需要能够“动态地”添加更多的海龟,创造出大量看不见的海龟看起来对我来说是一个肮脏的解决方案,并且它会显着增加模型的大小。 任何想法?

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    目前,我正在研究一个关于社交网络中成功创新扩散的基于代理的模型。到目前为止,我是基于代理的建模和编程的新手。 其主要思想是在农民中对社会学习进行建模,因此代理商采用创新的决定主要取决于他的个人网络,这意味着如果他的联系良好并且他的邻居正在成功使用创新,他将更有可能如果他远程位于网络中,则采用这种方法。 除了关于社会学习的网络相关争论之外,我想实施时间维度,例如,代理人的邻居越长地成功使用创新,代理

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    我对Java非常新颖& AnyLogic所以请在我的水平上为这个。 代理是否有办法从另一个代理获取变量值? 在这种情况下,代理将是相同的类型。因此,它们都具有相同的变量,但由于它是随机初始值而非参数的变量,因此这些值不一样。 代理最初也通过Small-World连接进行连接,并且这些连接在运行期间不会被更改。 例如,事件中发生的代理如何从另一个代理收集变量值(例如,代理i获得代理j的变量值X)。为