A seção 18 Do tutorial mesa do Complexity Explorer:
Modelagem baseada em agente e Python.
Agora que completamos o comportamento do nosso agente,
e estamos gerenciando as interações
através de uma função step da classe de modelo,
estamos na parte onde podemos realmente coletar dados
e fazer seus modelos se comportarem do jeito que deveriam.
Dito isso, vamos começar.
Então vá em frente, abra o seu IDE, ou Google Colab
-Instantes.
Podemos começar.
Então, primeiro, você quer se assegurar
de que você linkou o seu arquivo sugarmap.txt.
Adicione ao seus instantâneos.
Faça isso ou montando o seu drive, ou baixando manualmente.
Temos uma função ajudante, que está no modo get distance.
Mas, nessa seção, vamos adicionar mais algumas
Para nos ajudar a analisar os dados.
Depois, temos nossa classe de recursos de açúcar e tempero,
que crescem uma unidade por passo de tempo,
com a qual não vamos interagir.
E temos nossa classe comerciante, a qual completamos na última instância,
onde comerciantes atravessam a paisagem
e comerciam açúcar e temperos.
Agora, o ponto crítico é ter certeza e calcular assistência, certo?
Onde usamos a função de Cobb Douglas.
Estamos calculando a taxa marginal de substituição,
onde comparamos nossos temperos e açúcar em proporção.
Agora que temos certeza que a matemática está perto
da tolerância de poder relativo, então ela retorna aos 9 pontos decimais.
Isso é importante para ajudar a assegurar que nossos agentes estão otimizando
seus comportamentos, então eles estarão sempre melhorando sua condição
comercializando o máximo de açúcar e temperos que puderem.
Baseado em como a Função de Cobb Douglas e a MRS são calculadas.
Nós também precisamos ter certeza de isso acontecerá
quando a nossa função de movimento, quando tentamos achar a melhor
localização de movimento baseada no bem-estar.
Qualquer momento que você compara dois números reais em programação,
Você realmente precisa entender exatamente o que você está comparando
e quais são os efeitos da granularidade que você usa.