Agent based modelling is a simulation method in which autonomous agents interact with their environment and one another, given a predefined set of rules. It is an integral method for modelling and simulating complex systems, such as socio-economic problems. Since agent based models are not described by simple and concise mathematical equations, code that generates them is typically complicated, large, and slow. Here we present Agents.jl, a Julia-based software that provides an ABM analysis platform with minimal code complexity. We compare our software with some of the most popular ABM software in other programming languages. We find that Agents.jl is not only the most performant, but also the least complicated software, providing the same (and sometimes more) features as the competitors with less input required from the user. Agents.jl also integrates excellently with the entire Julia ecosystem, including interactive applications, differential equations, parameter optimization, and more. This removes any ``extensions library'' requirement from Agents.jl, which is paramount in many other tools.


翻译:基于代理的建模是一种模拟方法,自主代理商在其中与环境和彼此之间互动,并给其预先确定的一套规则。这是一种建模和模拟复杂系统(例如社会经济问题)的综合方法。由于基于代理商的模型没有用简单简洁的数学方程式描述,因此生成这些模型的代码通常非常复杂、大而慢。这里我们展示了Agress.jl, 以Julia为基础的软件, 提供了极低代码复杂性的反弹道导弹分析平台。我们用其他编程语言比较了我们的软件和一些最受欢迎的反弹道导弹软件。我们发现 Agress.jl不仅是最有性能的软件,而且是最不复杂的软件,提供了与竞争者相同(有时更多)的特性,而要求用户提供的投入较少。 代理商.jl 也出色地将整个Julia生态系统整合在一起, 包括交互式应用程序、差异方程式、参数优化等等。这从代理商.jl中删除了“extensions”图书馆在许多其他工具中至关重要的任何要求。jl。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
GANs最新进展,30页ppt,GANs: the story so far
专知会员服务
43+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
250+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
196+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年11月20日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月14日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月14日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月14日
VIP会员
相关VIP内容
GANs最新进展,30页ppt,GANs: the story so far
专知会员服务
43+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
250+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
196+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年11月20日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员