Netlogo建模基础知识讲解
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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。