Netlogo建模基础知识讲解

netlogo编程语言
NetLogo是一种教育和研究用途的编程语言和集成开发环境。

它主要用于建模和模拟复杂系统，特别是用于代理基础建模。

NetLogo的语法基于Logo语言，它包括了一些特定于代理建模的功能，例如对空间建模的支持。

NetLogo的语言特点包括了易学易用，适合教育和研究使用。

它使用了简单的命令和语法，使得用户可以快速上手。

同时，它也
支持高级编程概念，如条件语句、循环和函数，使得用户可以编写
复杂的模型和模拟。

NetLogo的集成开发环境提供了一个直观的界面，用户可以通
过拖放方式创建代理、设置参数和运行模拟。

它还包括了丰富的可
视化工具，用户可以实时观察模拟结果并进行分析。

除此之外，NetLogo还支持并行计算，可以利用多核处理器来
加速模拟过程。

这使得NetLogo在处理大规模复杂系统时表现出色。

总的来说，NetLogo是一种功能丰富、易学易用的编程语言，
适合用于教育和研究领域，特别是在代理基础建模和复杂系统模拟
方面有着广泛的应用。

希望这些信息能够帮助你更好地了解NetLogo编程语言。

四．NetLogo的建模和仿真研究报告NetLogo 是一个用来对自然和社会现象进行仿真的可编程建模环境。

我建立了一个模型用来模拟大火在森林中的传播。

其界面如下，这个模型的参数只有一个，那就是森林的覆盖率（density），也可以称为森林的密度，其结果则由燃烧比例（percent burned）决定。

我先设计了实验表格，如下。

我从40%开始记录数据的原因是，当密度小于20%时，其燃烧比例基本在0.5%左右，当密度大于20%小于40%时，其燃烧比例基本在0.5%—1.0%。

（如图）下图是我在进行实验后得到的数据表格。

下图是将其整理为图表后的折线图。

我们可以清楚的发现，40%至60%缓慢上升类似二次曲线的递增趋势，但在60%以后其上升趋势变缓且呈直线上升，在65%以后其结果均在95%以上。

因此，60%为一个转折点。

在实验时发现，每一个点都会有几个偏差较大的数据，例如59%时，有如下4个数据，59% 14.2% 59% 24.6%59% 34.1% 59% 53.1% 经过分析，我发现造成如下结果的原因主要是因为树木的分布是随机的，如果59%的树木都在一边，那么燃烧比例最高可以远远超过平均值，甚至是达到100%。

也有可能树木分布两边分散而导致燃烧无法转播到右边，正如60%时所测到的一个数据，燃烧率只有29.8%。

60% 72.6% 60% 29.8%这个模型还十分简单，因为就自然界而言，对于大火的传播有许多因素影响着，比如说气候的湿润度，如果气候干燥大火就更容易传播；风向的影响，大火的传播方向基本随风向而改变；起火的位置，此模型只是针对线性大火的传播，而现实生活中起火时都会由一个点开始传播的。

《Netlogo多主体建模⼊门》笔记2从⾃带的模型库开始
财富分配模型
黄⾊代表稻⾕，有的⼈消化快，有的慢，稻⾕的积累代表财富的积累，不涉及交易⾏为。

点击setup后，点击 go
红线--穷⼈；绿线-- 中产；蓝线--- 富⼈。

第⼀张图：⼈数变化
第⼆张图：直⽅图
第三张图：洛伦兹曲线，越弯代表分配越不均
第四张图：吉尼指数变化
信息⼀栏有详细的介绍
代码：有详细的注释
单⾏注释；；
多⾏注释；；；
⾃⼰写⼀个⼩球乱撞的模型
点添加，在左侧的空⽩处点击⼀下就OK
go的按钮需要选上持续执⾏
因为原点位置设置成中⼼，
所以x的最⼤坐标相当于红线标记，
所以y的最⼤坐标相当于蓝线标记。

嵌块的⼤⼩就相当于是这个“画布”的像素⼤⼩，英⽂名叫 patch
帧率⼀般调成60（为了流畅的显⽰动画）
页⾯缩放的快捷键：
有不会的函数或者保留字，那就⽤词典查，这是⼀个本地的html ⽂件。

基于Netlogo编程设计建立创新创业政策决策仿真模型创新创业政策决策是当今社会发展中的重要课题。

为了更好地了解并研究创新创业政策的效果，我们可以采用基于Netlogo编程设计的方法，建立一个创新创业政策决策仿真模型。

本文将详细介绍如何运用Netlogo编程设计建立该仿真模型，并分析其中的关键要素和实现效果。

首先，我们需要明确创新创业政策决策模型的目标和范围。

在这个模型中，我们希望模拟创新创业政策的实施过程，从而评估政策对创新创业活动的影响。

具体而言，我们希望通过仿真模型来预测政策的效果，如创新创业活动的数量、投资额、人才流动等，并与现实数据进行对比验证。

其次，我们需要确定模型的基本框架和关键要素。

在Netlogo编程中，我们可以使用代理模型（Agent-based Model）来建立创新创业决策的仿真模型。

代理模型是一种基于个体行为的模型，可以模拟人们在特定情境下的决策过程。

在这个模型中，我们可以设定多个代理（例如企业、政府、投资者、创业者等），并为每个代理定义不同的属性和行为。

例如，我们可以设定企业代理的初始资本、市场竞争力、创新意愿等；政府代理的政策制定能力、金融支持力度等；投资者代理的投资规模、风险偏好等；创业者代理的创新能力、风险承受能力等。

这些代理之间可以进行交互，模拟现实中的政策制定、投资和创新创业活动。

接下来，我们需要确定模型的工作方式和运行规则。

在Netlogo编程中，我们可以使用批处理模式（Batch Processing）或交互模式（Interactive Mode）来运行模型。

批处理模式下，我们可以设置一系列的参数，运行多个仿真实验，并记录不同参数设置下的模拟结果。

交互模式下，我们可以通过界面控制模型的运行过程，观察模拟结果的变化。

通过这两种模式的组合使用，我们可以更全面地研究创新创业政策的效果。

在模型的具体实现过程中，我们需要注意以下几个关键要素。

首先是代理的行为规则的设计。

netlogo基础知识讲解NetLogo是一种用于建模和模拟复杂系统的编程语言和环境。

它专门设计用于教育和研究，并提供了一个直观的界面，使用户可以轻松地创建、修改和观察模型。

本文将介绍NetLogo的基础知识，包括其功能、语法和常见的建模技巧。

一、NetLogo简介NetLogo是一种免费的开源软件，由Northwestern大学的Uri Wilensky于1999年开发。

它的设计目标是让用户能够通过简单而又强大的建模工具来研究和理解复杂的现象。

NetLogo的主要特点包括：1. 直观的界面：NetLogo提供了一个直观的界面，使用户可以通过拖拽和点击的方式来创建和修改模型。

用户可以在界面上添加不同种类的代理（称为“海龟”或“补丁”），并定义它们的行为和相互作用。

2. 随机性和并发性：NetLogo允许用户在模型中引入随机性和并发性。

用户可以设置不同实验的初始条件和参数取值，并观察模型的不同运行结果。

3. 内置的库和示例：NetLogo内置了丰富的库和示例模型，涵盖了众多领域，如生态学、经济学和社会学等。

用户可以直接使用这些库和示例，也可以根据自己的需求进行修改和扩展。

二、NetLogo的语法NetLogo的语法相对简单，主要基于面向代理的编程思想。

下面是NetLogo的一些常见语法要点：1. 定义变量：在NetLogo中，用户可以使用`let`关键字来定义变量。

例如，`let population 100`定义了一个名为population的变量，并赋初值为100。

2. 定义过程：用户可以使用`to`和`end`关键字来定义过程。

例如，`to setup`和`end`之间的代码块被定义为名为setup的过程。

3. 控制结构：NetLogo提供了常见的控制结构，如`if`语句、`repeat`循环和`ask`语句等。

用户可以使用这些结构来控制代理的行为和交互。

4. 内置函数：NetLogo提供了丰富的内置函数，用于处理数字、列表和字符串等。

NetLogo：多代理模拟环境在复杂系统建模与仿真
中的应用
NetLogo是一个多代理模拟环境，常用于建模和仿真复杂系统。

以下是一些NetLogo的案例：
1.鱼群行为模拟：在生态学中，研究鱼群的行为模式是很重要的。

NetLogo
可以模拟鱼群的运动，包括它们如何相互跟随、避难和寻找食物。

2.交通流模拟：NetLogo可以用来模拟交通流，例如车辆在道路上的运动，
以及如何通过改变交通规则或道路设计来改善交通状况。

3.疾病传播模型：NetLogo可以模拟疾病如何在人群中传播，例如通过改变
社交网络、疫苗接种率或隔离措施来预测和控制疾病的传播。

4.经济模型：NetLogo可以用来模拟经济活动，例如市场交易、公司决策和
竞争策略。

5.生态保护区规划：NetLogo可以用来模拟不同的生态保护区的布局和设计，
以优化生态保护的效果。

6.社会动态模拟：NetLogo可以用来模拟社会动态，例如群体决策、社会运
动和舆论传播。

以上只是NetLogo的一些应用案例，实际上它的应用非常广泛，几乎涵盖了社会科学、自然科学和工程领域的所有方面。

netlogo 基本语法NetLogo是一种用于建模和仿真复杂系统的编程语言和开发环境。

它主要用于模拟群体行为、自组织系统、环境动力学等。

NetLogo的基本语法相对简单，易于学习和使用。

下面将详细介绍NetLogo的基本语法。

1. 界面设计：NetLogo的界面由两个主要部分组成：绘图区和命令行。

绘图区用于显示模型的可视化结果，而命令行则用于输入NetLogo的命令。

2. 命令和过程：在NetLogo中，模型的行为由命令和过程组成。

命令是一种直接操作模型状态的指令，而过程则是一系列命令的集合，可以通过自定义名称进行调用。

to setupclear-allcreate-turtles 100reset-ticksend上述代码中，setup是一个过程的名称，通过to和end来定义。

在setup过程中，clear-all用于清除当前模型的状态，create-turtles 100创建100只乌龟，reset-ticks用于将模型的时间步数重置为零。

3. 变量和数据类型：NetLogo支持全局变量和局部变量，可以存储不同类型的数据，如数字、字符串和列表。

globals [total-population]to setupset total-population 1000print total-populationend上述代码中，globals用于声明全局变量total-population，set 用于为变量赋值，print用于在命令行中输出变量的值。

4. 控制结构：NetLogo支持一些常见的控制结构，如if语句和foreach循环。

to goask turtles [if xcor > 0 [set color red]]tickend上述代码中，ask turtles用于对每只乌龟执行后续的命令块，if语句根据条件判断是否执行命令块内的命令。

5. 图形元素：NetLogo的基本图形元素是乌龟（turtles）和斑点（patches）。

模型名称： Diffusion on the directed network模型简介：这个模型展示了“数值”通过一个有向网络进行扩散的过程。

该“数值”只能够在已经建立的网络节点中运动。

推动这个模型运行的规则，受到了拓扑结构、网络密度和网络稳定性的影响。

该模型能够帮助我们理解动态网络的基本性质，并帮助我们设计出更为复杂和贴近现实的网络模型。

模型运作机制：在每一秒,结点都会与周围的阶段分享自己一定比例的“数值”（由“扩散速度”滑块控制该比例）。

具体来说,共享的总数值会被平均分成若干份，分配给相邻的外部链接结点；如果不存在相邻的外部链接结点，则不会进行分配。

注意：它是一个有向网络,节点B可能给节点A分享一定的数值，但是结点A不一定会进行反馈。

节点的大小显示出该节点“价值”的大小，节点的面积与它的价值成正比；链接的亮度代表了该路径中传播数值的价值大小。

模型的按钮/主要变量：GRID-SIZE 滑块：网络的大小/规模LINK-CHANCE滑块：预期的网络密度DIFFUSION-RATE：每个阶段共享出多大比例的数值REWIRE-A-LINK：一个链接消失,新建另一个链接KEEP-REWIRING：链接的持续重新布线下方的直方图，显示的是“数值”下降到一定阀值的阶段数量。

例如,您可能会看到有很多节点几乎为零值,虽然图中有几个节点的数值非常大。

注意：随着时间的流逝,网络倾向于平衡状态如果按下KEEP-REWIRING，网络将永远不会完全稳定下来——结点的值是均匀的？网络边缘的结点数值呈现什么特征？尝试运行模型与一个小3 x3的小网格。

（1）有多少个节点最终的数值为正数？（2）有的时候，一个节点能够汇聚所有结点的数值，而有的时候每个节点都能够保持正数；这些网络有什么属性（3）这些属性在大型网络中会发生吗？。