Mesa: Modelagem Baseada em Agentes em Python — Documentação do Mesa
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Descubra o Mesa, um framework de modelagem baseada em agentes em Python, com visualização e análise integradas.

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Mesa: Modelagem Baseada em Agentes em Python — Documentação do Mesa

Mesa: Modelagem Baseada em Agentes em Python

Mesa é um framework de modelagem baseada em agentes (ou ABM) licenciado sob Apache2 em Python. O objetivo do Mesa é ser o contraparte em Python do NetLogo, Repast ou MASON, permitindo que os usuários criem rapidamente modelos baseados em agentes usando componentes centrais integrados (como grades espaciais e agendadores de agentes) ou implementações personalizadas.

Principais Recursos

  • Componentes Modulares: Mesa oferece uma arquitetura modular que facilita a personalização e a extensão dos modelos.
  • Visualização Baseada em Navegador: Os modelos podem ser visualizados em uma interface amigável baseada em navegador, tornando a análise mais acessível.
  • Ferramentas de Análise Integradas: Utilize as poderosas ferramentas de análise de dados do Python para examinar os resultados dos seus modelos.

Começando com Mesa

Para instalar o Mesa rapidamente, utilize o seguinte comando:

pip install mesa

Para executar um modelo de exemplo, clone a pasta do repositório e invoque o comando mesa runserver em um dos subdiretórios de exemplos:

mesa runserver examples/wolf_sheep

Recursos Adicionais

Para mais ajuda sobre o uso do Mesa, confira os seguintes recursos:

Contribuindo para o Mesa

Se você encontrar um problema, por favor, registre um ticket para discutirmos. Se possível, siga com um pull request. Se você gostaria de adicionar um recurso, entre em contato via ticket ou pela para discussão. Um recurso é mais provável de ser adicionado se você construí-lo!

Conclusão

Mesa é uma ferramenta poderosa para modelagem baseada em agentes, ideal para pesquisadores e desenvolvedores que desejam explorar dinâmicas complexas em sistemas sociais, biológicos e econômicos. Experimente o Mesa hoje e comece a criar seus próprios modelos baseados em agentes!

Ação

Para mais informações e para começar a usar o Mesa, visite a .

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