Modellazione e simulazione basata su agenti con NetLogo

Comprendere come le interazioni individuali modellano i sistemi complessi del mondo reale è fondamentale per l'analisi scientifica e sociale moderna. Questo corso basato su testo introduce i fondamenti della modellazione basata su agenti (ABM) utilizzando NetLogo, la principale piattaforma per la simulazione di sistemi decentralizzati. Passerai dalla comprensione delle dinamiche di base del sistema alla scrittura di codice NetLogo personalizzato, definendo i comportamenti degli agenti e eseguendo esperimenti sistematici. Leggendo attraverso spiegazioni chiare e studiando esempi di codice pratico, acquisirai le competenze per costruire simulazioni che modellino equilibri ecologici, mercati economici e reti sociali. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della modellazione basata su agenti e dei sistemi decentralizzati. - Padroneggia il linguaggio di programmazione NetLogo, tra cui tartarughe, patch, collegamenti e contesti di osservazione. - Progettare ambienti di simulazione personalizzati per modellare le interazioni del mondo reale in ecologia, sociologia ed economia. - Configura i parametri del modello ed esegui esperimenti sistematici utilizzando BehaviorSpace. - Applicare tecniche di esportazione dei dati per analizzare i risultati della simulazione utilizzando moderni flussi di lavoro di analisi dei dati. - Analizzare i comportamenti di simulazione per identificare i modelli emergenti e i punti di svolta del sistema. Il corso inizia con la terminologia di base e la teoria dei sistemi complessi prima di guidare passo dopo passo attraverso la sintassi NetLogo, la logica degli agenti e l'esecuzione del modello. Studierai modelli di codice completi e imparerai come eseguire esperimenti multi-run per convalidare le tue ipotesi. Progettato per i principianti in simulazione, data science o ricerca sociale, senza esperienza di programmazione precedente richiesta. Iniziate a leggere oggi stesso per scoprire la potenza della simulazione basata su agenti e scoprire come semplici regole creano comportamenti complessi.