Агентрі виділяється серед рамок моделювання на основі агентів (ABM) завдяки інтегрованому підходу, науковій фокусі та оптимізації для сучасних інтерактивних обчислювальних середовищ. На відміну від багатьох рамок ABM, які в основному зосереджуються на окремих частинах процесу моделювання, Ageltpy включає кілька завдань, необхідних для моделювання на основі агентів, таких як дизайн моделі, інтерактивні моделювання, числові експерименти та аналіз даних в одному об'єднаному середовищі, що особливо підібрано для використання в інтерфейсах IPYTHON Python та Jupyter. Ця інтеграція полегшує плавний робочий процес від концепції моделі через експеримент до аналізу без перемикання інструментів чи середовищ. Дизайн Agentpy підкреслює наукову суворість, підтримуючі особливості широко використовуються для експериментальної оцінки моделі, включаючи вибірку параметрів, експерименти Монте -Карло, стохастичні процеси, паралельні обчислення та аналіз чутливості. Ці можливості випиваються в рамки, щоб допомогти дослідникам у проведенні масштабних систематичних досліджень їх моделей.
Порівняно з іншими рамками ABM, Agelnpy приймає дуже модульну та пітонічну структуру, де сама модель централізує ролі, які часто розділяються на різних компонентах в інших рамках. Наприклад, в Agentpy навколишнє середовище та глобальні змінні розміщуються безпосередньо в класі моделі, поряд із агентами та параметрами сценарію. Координація агента та процеси прийняття рішень агента, які можуть здійснюватися окремими модулями планувальника в інших рамках, таких як MESA, інтегруються в клас `Agentlist`, що впорядковує реалізацію та виконання поведінки агента. Цей вибір дизайну пропонує простоту в кодуванні, зберігаючи можливість представляти складні взаємодії. Кроки в моделюванні інкапсульовані в модельному методі під назвою `етап ', який автоматично викликається під час пробіжок, сприяючи чіткості у часовому прогресі моделювання.
Ageltpy також охоплює розширений експериментальний дизайн та управління. На відміну від деяких рамок, які виконують одиночні моделювання, або надають лише рудиментарні інструменти для розгортання параметрів, Agelnpy пропонує модуль `Experiment`, який дозволяє здійснити пакетне виконання багатьох сценаріїв із змінними параметрами. Це забезпечує надійну оцінку в просторах параметрів та посилює відтворюваність. Параметри в експериментах, як правило, постачаються як списки словників, що дозволяє гнучкий опис декількох конфігурацій сценаріїв, які потім автоматично виконуються та записуються під час експериментів. Модель має доступ до цих параметрів під час виконання, а не лише під час ініціалізації, що додає гнучкість у динамічних коригуванні моделі під час моделювання.
Екосистема Agentpy оптимізована для інтерактивних обчислень, що відрізняє її від традиційних середовищ ABM, таких як NetLogo або Repast, які можуть бути більш окремими або грунтованими GUI. Інтеграція з ноутбуками jupyter дозволяє користувачам запускати моделювання, візуалізувати результати та виконувати аналіз реактивним, ітеративним способом, підтримуючи сучасні наукові робочі процеси, які безперешкодно поєднують код, результати та розповідь. Оптимізація для інтерактивних обчислень також підтримує поступову побудову моделі та налагодження, що є цінним для дослідників, що розробляють складні моделі поступово. Інструментарія навколо аналізу даних, включаючи прямий експорт до загальних наукових форматів даних, є частиною цього інтегрованого бачення, що допомагає моторожувати моделювання та аналіз, не виходячи з навколишнього середовища.
Фокус агенті на науковому використанні також виявляється у підтримці передових статистичних та експериментальних методик. Моделі можуть включати в себе стохастичні процеси, а також виконувати моделювання Монте-Карло із вбудованим паралелілізмом, підвищуючи ефективність у дослідженні мінливості та невизначеності моделі. На відміну від рамок ABM загального призначення, які можуть вимагати зовнішніх або користувацьких інструментів для широких експериментальних налаштувань, Agentpy надає ці можливості поза коробкою, що робить його особливо придатним для академічного та орієнтованого на дослідження моделювання, де суворі експерименти та перевірка є первинними проблемами.
У порівнянні з іншими популярними рамками ABM, як Меса, з'являються деякі структурні та філософські відмінності. Mesa, ще одна рамка ABM на основі Python, зазвичай використовує модуль планувальника, окремо від моделі для організації активації агента, та спеціалізований колектор даних для агрегації результатів. Архітектура Меси заохочує модульне розділення проблем із різними компонентами для агентів, моделі, навколишнього середовища, планувальника та збору даних. Цей модульний підхід сприяє гнучкості, але може збільшити складність для нових користувачів. На відміну від цього, Agentpy об'єднує деякі з цих аспектів для простоти та інтеграції. MESA пропонує декілька режимів активації агента і вимагає явної специфікації планувальника, тоді як Ageltpy обробляє активацію агента більш неявно в списках агентів.
Крім того, MESA та Agentpy відрізняються своїм експериментальним підходом: MESA історично підтримує пакетні запусків та експорт даних, головним чином, за допомогою додаткових інструментів або інтерфейсів, керованих меню, тоді як Agentpy інтегрує параметр підмітання та експерименту з парами як основні функції рамок. Ця тісна інтеграція в агентству відображає його орієнтацію на всебічне дослідження моделі та наукову відтворюваність, тоді як MESA може більше звернутися до користувачів, які віддають перевагу модульності та гнучкості за допомогою зовнішнього інструменту.
Крім Меси, порівняння з такими рамками, як Netlogo та Repast, підкреслює подальші відмінності. Netlogo традиційно є окремим додатком із власною мовою сценаріїв, розробленою для зручності використання та швидкого прототипування, особливо для освітніх цілей, але йому не вистачає прямої сумісності та інтеграції Python з науковими бібліотеками. Repast пропонує великі можливості для масштабних моделей, але в першу чергу на основі Java і може бути менш доступним для користувачів Python. Основа Python Agentpy та інтеграція з науковими стаками, таким чином, роблять його більш природним вибором для дослідників та розробників, що працюють в екосистемі Python, які хочуть безперешкодно використовувати інструменти науки та візуалізації Python.
Підсумовуючи, ключові відмінності, які відрізняють агент, окрім інших рамок моделювання на основі агентів, включають:
- Інтегрований робочий процес: інкапсуляція моделі, моделювання, експерименти та аналіз в одному середовищі Python.
- Наукова орієнтація: із вбудованою підтримкою вибірки параметрів, експериментами Монте-Карло, стохастичними процесами та аналізом чутливості.
- Оптимізація Python та інтерактивних обчислень: безшовне використання в середовищі Ipython та jupyter для ітеративної та інтерактивної моделі.
- Спрощена архітектура: поєднання завдань щодо планування середовища, моделі та агентів у межах меншої кількості основних компонентів для впорядкування реалізації моделі.
- Розширене експериментальне управління: підтримка гнучкої параметри сценарію та доступ до параметрів виконання.
- Сильний зв’язок з науковими інструментами Python: полегшення аналізу даних та візуалізації, не залишаючи середовища моделювання.