Среда Mesa для агент-ориентированного моделирования на базе Python

Пигорев Дмитрий П.

doi:10.18254/S207751800008176-2

Русский

Войти Регистрация

Главная>Выпуск 3>Среда Mesa для агент-ориентированного моделирования на базе Python

Среда Mesa для агент-ориентированного моделирования на базе Python

Оглавление

Аннотация Оценить Содержание публикации

Библиография Комментарии

Среда Mesa для агент-ориентированного моделирования на базе Python

Аннотация

Код статьи

S207751800008176-2-1

DOI

10.18254/S207751800008176-2

Тип публикации

Статья

Статус публикации

Опубликовано

Авторы

Пигорев Дмитрий Павлович Связаться с автором

Должность: Научный сотрудник
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт Российской академии наук
Адрес: Российская Федерация, Москва

Выпуск

Том 16 Выпуск 3

Аннотация

Mesa - это лицензированная Apache среда разработки на агент-ориентированных моделей (или ABM) на языке Python. Она позволяет пользователям быстро создавать агент-ориентированные модели с использованием встроенных базовых компонентов (таких как пространственные сетки — spatial grids и планирование агентов — agent schedulers) или пользовательских реализаций; визуализировать их, используя интерфейс в окне браузера; и анализировать их результаты с помощью инструментов анализа данных Python. Целью разработки среды являлось желание авторов создать альтернативу для NetLogo, Repast или MASON на основе языка Python.

Ключевые слова

агент-ориентированное моделирование, имитационное моделирование, mesa, python

Классификатор

Получено

26.06.2021

Дата публикации

16.09.2021

Всего подписок

Всего просмотров

1299

Оценка читателей

0.0 (0 голосов)

Цитировать Скачать pdf

ГОСТ	Пигорев Д. П. Среда Mesa для агент-ориентированного моделирования на базе Python // Искусственные общества. – 2021. – T. 16. – Выпуск 3. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800008176-2-1/. DOI: 10.18254/S207751800008176-2
MLA	Pigorev, Dmitry "Mesa Python platform for agent-based modelling." Artificial societies. 16.3 (2021). DOI: 10.18254/S207751800008176-2
APA	Pigorev D. (2021). Mesa Python platform for agent-based modelling. Artificial societies. vol. 16, no. 3 DOI: 10.18254/S207751800008176-2

Доступ к дополнительным сервисам

Дополнительные сервисы только на эту статью

Преимущества сервисов

100 руб. / 1.0 SU

Библиография

1. Акопов А.С. Имитационное моделирование. Учебник и практикум для академического бакалавриата. М.: Юрайт, 2015.

2. Емельянов, А. А. Имитационное моделирование экономических процессов. М.: Финансы и статистика, 2009

3. Лычкина, Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов. Инфра-М, 2012 г.

4. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д Агент-ориентированные модели как инструмент апробации управленческих решений. – М.: Управленческое консультирование, 2016.

5. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели) – М.: Экономика, 2013.


1	Mesa — это лицензированная Apache среда разработки агент-ориентированных моделей на языке Python. Она позволяет пользователям быстро создавать агент-ориентированные модели с использованием встроенных базовых компонентов (таких как пространственные сетки — spatial grids и планирование агентов — agent schedulers) или пользовательских реализаций; визуализировать их, используя интерфейс в окне браузера; и анализировать их результаты с помощью инструментов анализа данных Python. Целью разработки среды являлось желание авторов создать альтернативу для NetLogo, Repast или MASON на основе языка Python. Реализация на языке Python является значительным преимуществом, так как позволяет применять популярные в научной среде библиотеки для работы с данными и облачными сервисами, такими как SciPy, scikit-learn для машинного обучения, Keras, TensorFlow. С другой стороны, учитывая, что язык Python исконно является высокоуровневым скриптовым языком в процессе усложнения моделей могут возникать вопросы, касающиеся оптимизации производительности разрабатываемых моделей. Для этих целей может послужить компиляция с последующей оптимизацией байт-кода¹. 1. >>>>	Mesa — это лицензированная Apache среда разработки агент-ориентированных моделей на языке Python. Она позволяет пользователям быстро создавать агент-ориентированные модели с использованием встроенных базовых компонентов (таких как пространственные сетки — spatial grids и планирование агентов — agent schedulers) или пользовательских реализаций; визуализировать их, используя интерфейс в окне браузера; и анализировать их результаты с помощью инструментов анализа данных Python. Целью разработки среды являлось желание авторов создать альтернативу для NetLogo, Repast или MASON на основе языка Python. Реализация на языке Python является значительным преимуществом, так как позволяет применять популярные в научной среде библиотеки для работы с данными и облачными сервисами, такими как SciPy, scikit-learn для машинного обучения, Keras, TensorFlow. С другой стороны, учитывая, что язык Python исконно является высокоуровневым скриптовым языком в процессе усложнения моделей могут возникать вопросы, касающиеся оптимизации производительности разрабатываемых моделей. Для этих целей может послужить компиляция с последующей оптимизацией байт-кода<sup>1</sup>. Mesa — это лицензированная Apache среда разработки агент-ориентированных моделей на языке Python. Она позволяет пользователям быстро создавать агент-ориентированные модели с использованием встроенных базовых компонентов (таких как пространственные сетки — spatial grids и планирование агентов — agent schedulers) или пользовательских реализаций; визуализировать их, используя интерфейс в окне браузера; и анализировать их результаты с помощью инструментов анализа данных Python. Целью разработки среды являлось желание авторов создать альтернативу для NetLogo, Repast или MASON на основе языка Python. Реализация на языке Python является значительным преимуществом, так как позволяет применять популярные в научной среде библиотеки для работы с данными и облачными сервисами, такими как SciPy, scikit-learn для машинного обучения, Keras, TensorFlow. С другой стороны, учитывая, что язык Python исконно является высокоуровневым скриптовым языком в процессе усложнения моделей могут возникать вопросы, касающиеся оптимизации производительности разрабатываемых моделей. Для этих целей может послужить компиляция с последующей оптимизацией байт-кода<sup>1</sup>.
	1. <a target=_blank href="http://numba.pydata.org/">>>>></a>
2	Mesa имеет модульную архитектуру, это означает, что в Mesa представлены три типа модулей:	Mesa имеет модульную архитектуру, это означает, что в Mesa представлены три типа модулей: Mesa имеет модульную архитектуру, это означает, что в Mesa представлены три типа модулей:

3	моделирование; анализ; визуализация	<ul class="docx-publication-list"> <li>моделирование;</li> <li>анализ;</li> <li>визуализация</li></ul> <ul class="docx-publication-list"> <li>моделирование;</li> <li>анализ;</li> <li>визуализация</li></ul>

4	Аналитические модули Mesa. Не каждая модель нуждается в модулях этого типа, но они предоставляют полезные инструменты для получения данных из прогонов моделей для более систематического изучения.	<span style="text-decoration: underline;">Аналитические модули</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">Mesa</span><span style="text-decoration: underline;">.</span> Не каждая модель нуждается в модулях этого типа, но они предоставляют полезные инструменты для получения данных из прогонов моделей для более систематического изучения. <span style="text-decoration: underline;">Аналитические модули</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">Mesa</span><span style="text-decoration: underline;">.</span> Не каждая модель нуждается в модулях этого типа, но они предоставляют полезные инструменты для получения данных из прогонов моделей для более систематического изучения.

5	Сборщики данных (data collectors) используются для записи данных каждого прогона модели Пакетные запуски (batch runners) автоматизируют многократные прогоны и набор входных параметров - запуская модель с различными параметрами, чтобы увидеть, как они изменяют свое поведение.	<ul class="docx-publication-list"> <li>Сборщики данных (data collectors) используются для записи данных каждого прогона модели</li> <li>Пакетные запуски (batch runners) автоматизируют многократные прогоны и набор входных параметров - запуская модель с различными параметрами, чтобы увидеть, как они изменяют свое поведение.</li></ul> <ul class="docx-publication-list"> <li>Сборщики данных (data collectors) используются для записи данных каждого прогона модели</li> <li>Пакетные запуски (batch runners) автоматизируют многократные прогоны и набор входных параметров - запуская модель с различными параметрами, чтобы увидеть, как они изменяют свое поведение.</li></ul>

6	Модули визуализацииMesa. Визуализация позволяет вам непосредственно наблюдать за прогонами моделей, наблюдать за динамикой, возникающей из них, и следить за тем, чтобы все шло так, как вы этого хотите. Mesa обрабатывает визуализации в окне браузера, используя JavaScript. Он предоставляет набор готовых компонентов, которые могут быть созданы для конкретной модели в Python и автоматически генерировать соответствующие объекты в окне браузера.	<p><span style="text-decoration: underline;">Модули визуализации</span><span style="text-decoration: underline;">Mesa</span><span style="text-decoration: underline;">.</span> Визуализация позволяет вам непосредственно наблюдать за прогонами моделей, наблюдать за динамикой, возникающей из них, и следить за тем, чтобы все шло так, как вы этого хотите. Mesa обрабатывает визуализации в окне браузера, используя JavaScript. Он предоставляет набор готовых компонентов, которые могут быть созданы для конкретной модели в Python и автоматически генерировать соответствующие объекты в окне браузера.</p> <p><span style="text-decoration: underline;">Модули визуализации</span><span style="text-decoration: underline;">Mesa</span><span style="text-decoration: underline;">.</span> Визуализация позволяет вам непосредственно наблюдать за прогонами моделей, наблюдать за динамикой, возникающей из них, и следить за тем, чтобы все шло так, как вы этого хотите. Mesa обрабатывает визуализации в окне браузера, используя JavaScript. Он предоставляет набор готовых компонентов, которые могут быть созданы для конкретной модели в Python и автоматически генерировать соответствующие объекты в окне браузера.</p>

7	Также легко написать свои собственные компоненты обладая некоторыми базовыми знаниями JavaScript. Некоторые модули визуализации, которые мы здесь используем, включают:	Также легко написать свои собственные компоненты обладая некоторыми базовыми знаниями JavaScript. Некоторые модули визуализации, которые мы здесь используем, включают: Также легко написать свои собственные компоненты обладая некоторыми базовыми знаниями JavaScript. Некоторые модули визуализации, которые мы здесь используем, включают:

8	Визуализация Решетки (Grid visualization) Модуль отображения графиков (Chart display), Сам модульный сервер (The Modular Server).	<ul class="docx-publication-list"> <li>Визуализация Решетки (Grid visualization)</li> <li>Модуль отображения графиков (Chart display),</li> <li>Сам модульный сервер (The Modular Server).</li></ul> <ul class="docx-publication-list"> <li>Визуализация Решетки (Grid visualization)</li> <li>Модуль отображения графиков (Chart display),</li> <li>Сам модульный сервер (The Modular Server).</li></ul>

9	GitHub репозиторий Mesa² включает некоторую коллекцию классических моделей (многие из которых можно найти среди моделей NetLogo / MASON). реализованных на базе среды Mesa: 2. >>>>	GitHub репозиторий Mesa<sup>2</sup> включает некоторую коллекцию классических моделей (многие из которых можно найти среди моделей NetLogo / MASON). реализованных на базе среды Mesa: GitHub репозиторий Mesa<sup>2</sup> включает некоторую коллекцию классических моделей (многие из которых можно найти среди моделей NetLogo / MASON). реализованных на базе среды Mesa:
	2. <a target=_blank href="https://github.com/projectmesa/mesa/tree/master/examples">>>>></a>
10	bank_reservesМодель высокого уровня абстракции, упрощенная модель экономики, в которой только один тип агента и один банк представляют все банки в экономике. color_patchesМодель клеточного автомата, в которой на мнения агентов влияет мнение их соседей. По мере развития модели цветовые пятна, представляющие преобладающее мнение в данной области, расширяются, сжимаются, а иногда и исчезают. conways_game_of_lifeРеализация игры жизни Конвея (Conway), клеточного автомата, в котором простые правила могут создавать сложные шаблоны. epstein_civil_violenceМодель Джошуа Эпштейна (Joshua Epstein) представялющее то, как децентрализованное восстание может быть подавлено или же может достигнуть критической массы поддержки. boid_flockersМодель стаи птиц, демонстрирующая поведение агентов, движущихся в непрерывном пространстве по векторам направления. forest_fireПростые клеточные автоматы пожара, распространяющиеся по лесу ячеек на сетке, основанные на модели NetLogo Fire. hex_snowflakeИгра жизни Конвея на гексагональной сетке. pd_gridМодель Дилеммы Заключенного на основе сетки, демонстрирующая, как простое подражание может привести к обширному сотрудничеству и как модельный режим активации может изменить его результат. Реализация классической модели сегрегации Шеллинга на базе Mesa. boltzmann_wealth_modelЗаконченный код, который предлагается вместе с руководством по созданию простой модели того, как простой набор правил приводит к возникновению неравномерного распределения богатства. wolf_sheepРеализация экологической модели хищничества и размножения на основе модели NetLogo Wolf Sheep Predation. sugarscape_cgВнедрение модели постоянного роста Sugarscape 2 на основе модели Netlogo Sugarscape 2. virus_on_networkЭта модель основана на модели NetLogo «Вирус в сети».	<ul class="docx-publication-list"> <li><strong>bank_reserves</strong>Модель высокого уровня абстракции, упрощенная модель экономики, в которой только один тип агента и один банк представляют все банки в экономике.</li> <li><strong>color_patches</strong>Модель клеточного автомата, в которой на мнения агентов влияет мнение их соседей. По мере развития модели цветовые пятна, представляющие преобладающее мнение в данной области, расширяются, сжимаются, а иногда и исчезают.</li> <li><strong>conways_game_of_life</strong>Реализация игры жизни Конвея (Conway), клеточного автомата, в котором простые правила могут создавать сложные шаблоны.</li> <li><strong>epstein_civil_violence</strong>Модель Джошуа Эпштейна (Joshua Epstein) представялющее то, как децентрализованное восстание может быть подавлено или же может достигнуть критической массы поддержки.</li> <li><strong>boid_flockers</strong>Модель стаи птиц, демонстрирующая поведение агентов, движущихся в непрерывном пространстве по векторам направления.</li> <li><strong>forest_fire</strong>Простые клеточные автоматы пожара, распространяющиеся по лесу ячеек на сетке, основанные на модели NetLogo Fire.</li> <li><strong>hex_snowflake</strong>Игра жизни Конвея на гексагональной сетке.</li> <li><strong>pd_grid</strong>Модель Дилеммы Заключенного на основе сетки, демонстрирующая, как простое подражание может привести к обширному сотрудничеству и как модельный режим активации может изменить его результат. Реализация классической модели сегрегации Шеллинга на базе Mesa.</li> <li><strong>boltzmann_wealth_model</strong>Законченный код, который предлагается вместе с руководством по созданию простой модели того, как простой набор правил приводит к возникновению неравномерного распределения богатства.</li> <li><strong>wolf_sheep</strong>Реализация экологической модели хищничества и размножения на основе модели NetLogo Wolf Sheep Predation.</li> <li><strong>sugarscape_cg</strong>Внедрение модели постоянного роста Sugarscape 2 на основе модели Netlogo Sugarscape 2.</li> <li><strong>virus_on_network</strong>Эта модель основана на модели NetLogo «Вирус в сети».</li></ul> <ul class="docx-publication-list"> <li><strong>bank_reserves</strong>Модель высокого уровня абстракции, упрощенная модель экономики, в которой только один тип агента и один банк представляют все банки в экономике.</li> <li><strong>color_patches</strong>Модель клеточного автомата, в которой на мнения агентов влияет мнение их соседей. По мере развития модели цветовые пятна, представляющие преобладающее мнение в данной области, расширяются, сжимаются, а иногда и исчезают.</li> <li><strong>conways_game_of_life</strong>Реализация игры жизни Конвея (Conway), клеточного автомата, в котором простые правила могут создавать сложные шаблоны.</li> <li><strong>epstein_civil_violence</strong>Модель Джошуа Эпштейна (Joshua Epstein) представялющее то, как децентрализованное восстание может быть подавлено или же может достигнуть критической массы поддержки.</li> <li><strong>boid_flockers</strong>Модель стаи птиц, демонстрирующая поведение агентов, движущихся в непрерывном пространстве по векторам направления.</li> <li><strong>forest_fire</strong>Простые клеточные автоматы пожара, распространяющиеся по лесу ячеек на сетке, основанные на модели NetLogo Fire.</li> <li><strong>hex_snowflake</strong>Игра жизни Конвея на гексагональной сетке.</li> <li><strong>pd_grid</strong>Модель Дилеммы Заключенного на основе сетки, демонстрирующая, как простое подражание может привести к обширному сотрудничеству и как модельный режим активации может изменить его результат. Реализация классической модели сегрегации Шеллинга на базе Mesa.</li> <li><strong>boltzmann_wealth_model</strong>Законченный код, который предлагается вместе с руководством по созданию простой модели того, как простой набор правил приводит к возникновению неравномерного распределения богатства.</li> <li><strong>wolf_sheep</strong>Реализация экологической модели хищничества и размножения на основе модели NetLogo Wolf Sheep Predation.</li> <li><strong>sugarscape_cg</strong>Внедрение модели постоянного роста Sugarscape 2 на основе модели Netlogo Sugarscape 2.</li> <li><strong>virus_on_network</strong>Эта модель основана на модели NetLogo «Вирус в сети».</li></ul>

11	Платформа Mesa представляет интерес для разработчиков агент-ориентированных моделей, в том числе для моделирования социально-экономических систем. Однако, для целей построения геопространственных моделей могут потребоваться дополнительные модули-расширения, такие как Mesa-geo³. Безусловным преимуществом является полная открытость среды к доработкам и кастомизации в соответствии с потребностями создаваемых моделей. 3. >>>>	Платформа Mesa представляет интерес для разработчиков агент-ориентированных моделей, в том числе для моделирования социально-экономических систем. Однако, для целей построения геопространственных моделей могут потребоваться дополнительные модули-расширения, такие как Mesa-geo<sup>3</sup>. Безусловным преимуществом является полная открытость среды к доработкам и кастомизации в соответствии с потребностями создаваемых моделей. Платформа Mesa представляет интерес для разработчиков агент-ориентированных моделей, в том числе для моделирования социально-экономических систем. Однако, для целей построения геопространственных моделей могут потребоваться дополнительные модули-расширения, такие как Mesa-geo<sup>3</sup>. Безусловным преимуществом является полная открытость среды к доработкам и кастомизации в соответствии с потребностями создаваемых моделей.
	3. <a target=_blank href="https://github.com/Corvince/mesa-geo">>>>></a>
12	Установка и запуск. Для быстрого запуска и начала работы с Mesa фреймворк может быть установлен с использованием установщика Python пакетов pip (при условии, что сам Python у вас уже установлен):	<p class="docx-publication-h2"><span style="text-decoration: underline;">Установка и запуск</span><span style="text-decoration: underline;">.</span> Для быстрого запуска и начала работы с Mesa фреймворк может быть установлен с использованием установщика Python пакетов pip (при условии, что сам Python у вас уже установлен):</p> <p class="docx-publication-h2"><span style="text-decoration: underline;">Установка и запуск</span><span style="text-decoration: underline;">.</span> Для быстрого запуска и начала работы с Mesa фреймворк может быть установлен с использованием установщика Python пакетов pip (при условии, что сам Python у вас уже установлен):</p>

13	$ pip install mesa	$ pip install mesa $ pip install mesa

14	Так же существует возможность скачать дистрибутив из GitHub:	Так же существует возможность скачать дистрибутив из GitHub: Так же существует возможность скачать дистрибутив из GitHub:

15	$ pip install -e git+https://github.com/projectmesa/mesa#egg=mesa	$ pip install -e git+https://github.com/projectmesa/mesa#egg=mesa $ pip install -e git+https://github.com/projectmesa/mesa#egg=mesa

16	Для целей экспериментов с инструментарием автором статьи был создан Docker-контейнер в ОС Windows. Дистрибутив платформы для контейнеризации Docker можно скачать на официальном сайте⁴. Далее следуя инструкции⁵ Mesa framework по развертыванию Mesa в Docker-контейнере это может быть выполнено с использованием Docker composer, установив который необходимо исполнить следующий перечень команд: 4. >>>> 5. >>>>	Для целей экспериментов с инструментарием автором статьи был создан Docker-контейнер в ОС Windows. Дистрибутив платформы для контейнеризации Docker можно скачать на официальном сайте<sup>4</sup>. Далее следуя инструкции<sup>5</sup> Mesa framework по развертыванию Mesa в Docker-контейнере это может быть выполнено с использованием Docker composer, установив который необходимо исполнить следующий перечень команд: Для целей экспериментов с инструментарием автором статьи был создан Docker-контейнер в ОС Windows. Дистрибутив платформы для контейнеризации Docker можно скачать на официальном сайте<sup>4</sup>. Далее следуя инструкции<sup>5</sup> Mesa framework по развертыванию Mesa в Docker-контейнере это может быть выполнено с использованием Docker composer, установив который необходимо исполнить следующий перечень команд:
	4. <a target=_blank href="https://www.docker.com/products/docker-desktop">>>>></a> <br><br>5. <a target=_blank href="https://github.com/projectmesa/mesa">>>>></a>
17	$ docker-compose build --pull ... $ docker-compose up -d dev # start the docker container	$ docker-compose build --pull ... $ docker-compose up -d dev # start the docker container $ docker-compose build --pull ... $ docker-compose up -d dev # start the docker container

18	$ docker-compose exec dev bash # enter the docker container that has your current version of Mesa installed at /opt/mesa	$ docker-compose exec dev bash # enter the docker container that has your current version of Mesa installed at /opt/mesa $ docker-compose exec dev bash # enter the docker container that has your current version of Mesa installed at /opt/mesa

19	$ mesa runserver examples/schelling # or any other example model in examples	$ mesa runserver examples/schelling # or any other example model in examples $ mesa runserver examples/schelling # or any other example model in examples

20	Файл Docker-compose выполняет две важные задачи:	Файл Docker-compose выполняет две важные задачи: Файл Docker-compose выполняет две важные задачи:

Библиография

Комментарии

Войти через