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.