Schulungsübersicht

Einführung

Überblick über Agent Based Modeling

Fallstudie: Einsatz von Agenten zur Simulation von Finanztransaktionen

Überblick über Agent Based Modeling Frameworks für Java, C++, Python, etc.

Überblick über die Kernfunktionen von Mesa

Einrichten der Umgebung

Auswahl zwischen einem Texteditor oder einer IDE und Jupyter Notebook

Erstellen eines einfachen Modells

Fallstudie: Verwendung von Agenten zur Simulation einer Pandemie

Auswahl eines Modells auf der Grundlage von Use Case (Boltzmann-Wohlstand, Schelling-Segregationsmodell, SIR, usw.)

Arbeiten mit den Modell- und Agentenklassen von Mesa

Definieren der Variablen

Einstellen von Parametern auf Modellebene

Planen der Aktionen eines Agenten

Ausführen des Modells

Hinzufügen von Agenten zum Modell

Hinzufügen von Raum zum Modell

Sammeln von Daten mit dem Datensammler

Mehrfaches Ausführen des Modells mit dem Mesa Batch Runner

Interaktives Visualisieren der Simulation

Visualisierung der Agentenaktivität in einem Raster

Hinzufügen eines Diagramms zur Visualisierung

Erstellen eines Visualisierungsmoduls (optional - erfordert JavaSkript)

Integrieren des Modells in eine Machine Learning-Anwendung.

Bewährte Praktiken

Fehlersuche

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Python Programmiererfahrung
  • JavaDrehbuch (optional)

Publikum

  • Forscher
  • Ermittler
  • Analysten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (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.

Kikuko Shoyama
Kurs - Repast - Agent Based Modeling and Simulation (ABMS)

Kommende Kurse

Kombinierte Kurse

Agent Based Modeling (ABM) with NetLogo

 21 Stunden

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher, die NetLogo zur Erstellung von agentenbasierten Modellen (ABM) verwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

  • NetLogo zu installieren.
  • Ein agentenbasiertes Modell zu entwickeln.
  • Agentenaktivitäten zu visualisieren.
  • Die Ergebnisse des Modells zu analysieren.
  • Das agentenbasierte Simulationsmodell zu testen und zu dokumentieren.
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Repast - Agent Based Modeling and Simulation (ABMS)

 28 Stunden

Die Repast Suite ist eine Familie fortschrittlicher, freier und quelloffener agentenbasierter Modellierungs- und Simulationsbibliotheken, die seit über 10 Jahren kontinuierlich weiterentwickelt werden. Dieser viertägige Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) erklärt im Detail, wie man Simulationen für agentenbasierte Systeme unter Verwendung der Repast-Umgebung erstellt.

Ziele des Kurses

  1. Einführung der Teilnehmer in die Prinzipien und Konzepte der agentenbasierten Modellierung und Simulation.
  2. Entwicklung der Fähigkeit der Teilnehmer, den Programmiercode für die Agentenmodellierung zu lesen und zu verstehen.
  3. Die Teilnehmer mit Wissen ausstatten, damit sie die Bedeutung einer genauen und präzisen Modellierung verstehen.
  4. Verbesserung des Verständnisses der Teilnehmer für ihre eigenen Systeme unter Verwendung der agentenbasierten Simulation.
  5. Entwicklung einer besseren Fähigkeit, agentenbasierte Systeme unter Verwendung von repast, reLogo zu nutzen und zu programmieren.
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Fundamentals of Digital Twin

 14 Stunden

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an alle, die lernen möchten, wie man den Digitalen Zwilling zur Überwachung und Analyse von Produkten und Prozessen einsetzt, bevor das eigentliche Produkt gebaut und eingesetzt wird.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

  • Die grundlegenden Konzepte des Digitalen Zwillings kennen und verstehen.
  • die Typen und den Lebenszyklus von Digital Twin zu verstehen.
  • Digital Twin zur effektiven Verwaltung von Forschungsdaten und Entwurfsmodellen nutzen.
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