agent-based-modeling

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    NetLogo非常适合基于代理的建模...除了语言。我总是发现自己扭曲了我的大脑,试图弄清楚如何在NetLogo的Logo实现中做些简单的代码(比如实现一个简单的case语句)。 Logo不仅仅是程序员的语言(对于那些被这种断言激怒的人的道歉)。 我看到了Abe Gong的Tengolo项目,意在做这件事(http://compsocsci.blogspot.com/2012/02/announc

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    是否可以在不看GUI的情况下直接运行我的模拟?我感兴趣的是控制台输出数据,所以我不需要与GUI交互来播放,暂停或重置我的模拟。

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    我对netlogo和整体建模相当陌生。我现在正在模拟荷兰的城市固体废物系统,我需要能够在我的模型内的一个品种(市镇)之间随机分配预定量的废物。我需要在垃圾处理器之间做同样的事情。 我与全局试了一下,用的品种,自己甚至产生废物的新品种(哪种类型的工作,但我的解决方案需要太多的计算能力,我看不出如何简化它。 的 在此先感谢

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    在阅读this article关于Netlogo中的BehaviourSpace,其中作者声称“该模型是随机的,你需要多次运行每个参数设置以统计确定这个”,我想知道多少次重复足以对虚拟实验中的发现“有统计学意义”?

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    大家好我已经制作了一个基于代理的模型。代理可以随机移动并使用A *算法移动到位置。有两个主要集合1)到达队列(ArrayList)和2)主要代理(ArrayList)。所有的代理最初被放入到达队列中,代理被放置在某个时间间隔的模拟中,例如,每400个模拟步骤100个代理)。 我得到的问题是每次我从3000+增加代理的人口,模拟开始滞后。也即时使用Java 2D库来可视化代理的二维数组。 Bello

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    我正在努力制定一种方法或算法,以使我的代理商沿着道路旅行,同时避免通过“建筑物”以达到食物区域和返回家园为目标。我已经对建筑物和道路进行了编码,但沿着道路的运动证明是困难的。该计划显示了一个8 x 8网格的城市,道路是线路,建筑物是网格的正方形。我把这些建筑物编码为屏障。我需要代理商朝着目的地的最佳路径前进。这是我的代码: to get-aid ask humans [

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    我正在用MASON进行仿真。我有我填充的SparseGrid2D对象在我的主模拟类如下:) Bag neigh = s.protonLayer.getMooreNeighbors(location.getX(), location.getY(), 1, 1, new Bag(), new IntBag(), new IntBag()); 然而,出于某种原因neight.size(不断: pro

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    我的模型中有不同颜色的海龟,每种都按不同的规则操作。我希望管理一只乌龟(如红龟)运动的程序与控制不同彩色乌龟运动的其他程序同时进行。

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    我有兴趣在Python中构建经济系统的agent-based models。典型的模型可能有成千上万的代理商(即公司,消费者等)。 典型的公司代理类可能看起来像: class Firm(object): def __init__(capital, labor, productivity): self.capital = capital self.labor =

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    我是Jason(Agentspeak)的初学者,在Jason使用Multi-agent模拟进行社交模拟项目。我刚开始使用Jason,所以这是一种使用这种声明式语言的初学者。我想模拟随时间变化的人们的行为。 // the code statement might be Like an agent have characteristics Age=30 years Marital status