BehaviorSpace - История изменений

Patarakin: /* Почему BehaviorSpace? */

2026-03-24T11:43:01Z

Почему BehaviorSpace?

← Предыдущая версия		Версия от 14:43, 24 марта 2026
Строка 28:		Строка 28:
	Модель имеет четыре ползунка - число, длину цикла, длину вспышки и количество миганий до сброса - которые имеют приблизительно 2000, 100, 10 и 3 возможных значения соответственно. Это означает, что существует 2000 * 100 * 10 * 3 = 6 000 000 возможных комбинаций значений ползунка! Пробовать комбинации по одной - вряд ли эффективный способ узнать, какая из них вызовет наиболее быструю синхронизацию.		Модель имеет четыре ползунка - число, длину цикла, длину вспышки и количество миганий до сброса - которые имеют приблизительно 2000, 100, 10 и 3 возможных значения соответственно. Это означает, что существует 2000 * 100 * 10 * 3 = 6 000 000 возможных комбинаций значений ползунка! Пробовать комбинации по одной - вряд ли эффективный способ узнать, какая из них вызовет наиболее быструю синхронизацию.

	~~{{#widget:iframe~~		* Fireflies.nlogo
	~~\|url=https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Biology/~~Fireflies.nlogo
	~~\|width=800~~
	~~\|height=900~~
	}}


	BehaviorSpace предлагает гораздо лучший способ решить эту проблему. Если вы укажете подмножество значений из диапазонов каждого ползунка, он будет запускать модель с каждой возможной комбинацией этих значений и во время каждого запуска модели записывать результаты. При этом он производит выборку пространства параметров модели - не исчерпывающе, но достаточно, чтобы вы могли видеть, как формируются отношения между различными ползунками и поведением системы. После завершения всех прогонов создается набор данных - [[датасет]], который можно открыть в другом инструменте, таком как электронная таблица, база данных или приложение для научной визуализации [[CODAP]], [[RAWGraphs]] ... и изучить его.		BehaviorSpace предлагает гораздо лучший способ решить эту проблему. Если вы укажете подмножество значений из диапазонов каждого ползунка, он будет запускать модель с каждой возможной комбинацией этих значений и во время каждого запуска модели записывать результаты. При этом он производит выборку пространства параметров модели - не исчерпывающе, но достаточно, чтобы вы могли видеть, как формируются отношения между различными ползунками и поведением системы. После завершения всех прогонов создается набор данных - [[датасет]], который можно открыть в другом инструменте, таком как электронная таблица, база данных или приложение для научной визуализации [[CODAP]], [[RAWGraphs]] ... и изучить его.

Patarakin: /* Почему BehaviorSpace? */

2025-04-11T04:21:21Z

Почему BehaviorSpace?

← Предыдущая версия		Версия от 07:21, 11 апреля 2025
Строка 59:		Строка 59:

	[[Файл:Behavior space flocking.png]]		[[Файл:Behavior space flocking.png]]

			== Перенос собранных данных из таблицы, созданной в BehaviorSpace в среды для анализа ==

			=== Перенос в [[R]] ===

Patarakin: /* Почему BehaviorSpace? */

2024-10-08T06:03:45Z

Почему BehaviorSpace?

← Предыдущая версия		Версия от 09:03, 8 октября 2024
Строка 35:		Строка 35:


	BehaviorSpace предлагает гораздо лучший способ решить эту проблему. Если вы укажете подмножество значений из диапазонов каждого ползунка, он будет запускать модель с каждой возможной комбинацией этих значений и во время каждого запуска модели записывать результаты. При этом он производит выборку пространства параметров модели - не исчерпывающе, но достаточно, чтобы вы могли видеть, как формируются отношения между различными ползунками и поведением системы. После завершения всех прогонов создается набор данных, который можно открыть в другом инструменте, таком как электронная таблица, база данных или приложение для научной визуализации, и изучить его.		BehaviorSpace предлагает гораздо лучший способ решить эту проблему. Если вы укажете подмножество значений из диапазонов каждого ползунка, он будет запускать модель с каждой возможной комбинацией этих значений и во время каждого запуска модели записывать результаты. При этом он производит выборку пространства параметров модели - не исчерпывающе, но достаточно, чтобы вы могли видеть, как формируются отношения между различными ползунками и поведением системы. После завершения всех прогонов создается набор данных - [[датасет]], который можно открыть в другом инструменте, таком как электронная таблица, база данных или приложение для научной визуализации [[CODAP]], [[RAWGraphs]] ... и изучить его.

	Позволяя вам исследовать все «пространство» поведения, которое может демонстрировать модель, BehaviorSpace может стать мощным помощником разработчика моделей.		Позволяя вам исследовать все «пространство» поведения, которое может демонстрировать модель, BehaviorSpace может стать мощным помощником разработчика моделей.

Patarakin в 15:44, 30 мая 2023

2023-05-30T15:44:24Z

← Предыдущая версия		Версия от 18:44, 30 мая 2023
Строка 31:		Строка 31:
	\|url=https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Biology/Fireflies.nlogo		\|url=https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Biology/Fireflies.nlogo
	\|width=800		\|width=800
	\|height=~~600~~		\|height=900
	}}		}}

Patarakin в 15:43, 30 мая 2023

2023-05-30T15:43:53Z

← Предыдущая версия		Версия от 18:43, 30 мая 2023
Строка 1:		Строка 1:
	{{DigitalTool		{{DigitalTool
	\|Description=Специальная отдельная программа, встроенная в среду агентного моделирования NetLogo и предназначенная для постановки экспериментов.		\|Description=Специальная отдельная программа, встроенная в среду агентного моделирования NetLogo и предназначенная для постановки экспериментов. BehaviorSpace - это программный инструмент, интегрированный с NetLogo, который позволяет проводить эксперименты с моделями.
	* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/7/71/Behavior_space_flocking.png/120px-Behavior_space_flocking.png		* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/7/71/Behavior_space_flocking.png/120px-Behavior_space_flocking.png
	\|Affordances=BehaviorSpace помогает экспериментировать с моделью и сохранять результаты в файл для дальнейшего анализа. Необходим, если мы хотим поставить эксперимент с многократным повторением одних и тех же параметров или с изменением параметров. Можно сказать - какие параметры установить, какие переменные и в какой последовательности изменять, в какой форме сохранить результаты.		\|Affordances=BehaviorSpace помогает экспериментировать с моделью и сохранять результаты в файл для дальнейшего анализа. Необходим, если мы хотим поставить эксперимент с многократным повторением одних и тех же параметров или с изменением параметров. Можно сказать - какие параметры установить, какие переменные и в какой последовательности изменять, в какой форме сохранить результаты.
Строка 22:		Строка 22:


	Почему BehaviorSpace?		=== Почему BehaviorSpace? ===
	Необходимость проведения такого рода экспериментов подтверждается следующими наблюдениями. У моделей часто есть много настроек, каждая из которых может принимать различные значения. Вместе они образуют то, что в математике называется пространством параметров модели, размеры которого представляют собой количество настроек, а каждая точка представляет собой определенную комбинацию значений. Запуск модели с разными настройками (а иногда даже с одинаковыми) может привести к совершенно разному поведению моделируемой системы. Итак, как узнать, какая конкретная конфигурация значений или типы конфигураций приведет к интересующему вас типу поведения? Это сводится к вопросу о том, где в огромном многомерном пространстве параметров ваша модель работает лучше всего?		Необходимость проведения такого рода экспериментов подтверждается следующими наблюдениями. У моделей часто есть много настроек, каждая из которых может принимать различные значения. Вместе они образуют то, что в математике называется пространством параметров модели, размеры которого представляют собой количество настроек, а каждая точка представляет собой определенную комбинацию значений. Запуск модели с разными настройками (а иногда даже с одинаковыми) может привести к совершенно разному поведению моделируемой системы. Итак, как узнать, какая конкретная конфигурация значений или типы конфигураций приведет к интересующему вас типу поведения? Это сводится к вопросу о том, где в огромном многомерном пространстве параметров ваша модель работает лучше всего?

	Например, предположим, что вам нужна быстрая синхронизация агентов в модели Fireflies.		Например, предположим, что вам нужна быстрая синхронизация агентов в модели Fireflies.
	Модель имеет четыре ползунка - число, длину цикла, длину вспышки и количество миганий до сброса - которые имеют приблизительно 2000, 100, 10 и 3 возможных значения соответственно. Это означает, что существует 2000 * 100 * 10 * 3 = 6 000 000 возможных комбинаций значений ползунка! Пробовать комбинации по одной - вряд ли эффективный способ узнать, какая из них вызовет наиболее быструю синхронизацию.		Модель имеет четыре ползунка - число, длину цикла, длину вспышки и количество миганий до сброса - которые имеют приблизительно 2000, 100, 10 и 3 возможных значения соответственно. Это означает, что существует 2000 * 100 * 10 * 3 = 6 000 000 возможных комбинаций значений ползунка! Пробовать комбинации по одной - вряд ли эффективный способ узнать, какая из них вызовет наиболее быструю синхронизацию.

			{{#widget:iframe
			\|url=https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Biology/Fireflies.nlogo
			\|width=800
			\|height=600
			}}


	BehaviorSpace предлагает гораздо лучший способ решить эту проблему. Если вы укажете подмножество значений из диапазонов каждого ползунка, он будет запускать модель с каждой возможной комбинацией этих значений и во время каждого запуска модели записывать результаты. При этом он производит выборку пространства параметров модели - не исчерпывающе, но достаточно, чтобы вы могли видеть, как формируются отношения между различными ползунками и поведением системы. После завершения всех прогонов создается набор данных, который можно открыть в другом инструменте, таком как электронная таблица, база данных или приложение для научной визуализации, и изучить его.		BehaviorSpace предлагает гораздо лучший способ решить эту проблему. Если вы укажете подмножество значений из диапазонов каждого ползунка, он будет запускать модель с каждой возможной комбинацией этих значений и во время каждого запуска модели записывать результаты. При этом он производит выборку пространства параметров модели - не исчерпывающе, но достаточно, чтобы вы могли видеть, как формируются отношения между различными ползунками и поведением системы. После завершения всех прогонов создается набор данных, который можно открыть в другом инструменте, таком как электронная таблица, база данных или приложение для научной визуализации, и изучить его.

Patarakin в 14:09, 11 марта 2023

2023-03-11T14:09:35Z

@@ Строка 15: / Строка 15: @@
 |AI=Нет
 }}
-; [[Agent-Based and Individual-Based Modeling: A Practical Introduction]]
+; Книга [[Agent-Based and Individual-Based Modeling: A Practical Introduction]]
 При запуске инструмента BehaviorSpace появляется окно, в котором пользователь указывает для программы задания к выполнению:

Patarakin в 08:12, 11 марта 2023

2023-03-11T08:12:55Z

← Предыдущая версия		Версия от 11:12, 11 марта 2023
Строка 1:		Строка 1:
	{{DigitalTool		{{DigitalTool
	\|Description=Специальная отдельная программа, встроенная в среду агентного моделирования NetLogo и предназначенная для постановки экспериментов.		\|Description=Специальная отдельная программа, встроенная в среду агентного моделирования NetLogo и предназначенная для постановки экспериментов.
			* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/7/71/Behavior_space_flocking.png/120px-Behavior_space_flocking.png
	\|Affordances=BehaviorSpace помогает экспериментировать с моделью и сохранять результаты в файл для дальнейшего анализа. Необходим, если мы хотим поставить эксперимент с многократным повторением одних и тех же параметров или с изменением параметров. Можно сказать - какие параметры установить, какие переменные и в какой последовательности изменять, в какой форме сохранить результаты.		\|Affordances=BehaviorSpace помогает экспериментировать с моделью и сохранять результаты в файл для дальнейшего анализа. Необходим, если мы хотим поставить эксперимент с многократным повторением одних и тех же параметров или с изменением параметров. Можно сказать - какие параметры установить, какие переменные и в какой последовательности изменять, в какой форме сохранить результаты.
	\|Difficult=Существует только внутри среды NetLogo. Предполагает знакомство со средой программирования, поскольку необходимо описать параметры, которые будут фиксироваться и условия, при которых эксперимент остановится.		\|Difficult=Существует только внутри среды NetLogo. Предполагает знакомство со средой программирования, поскольку необходимо описать параметры, которые будут фиксироваться и условия, при которых эксперимент остановится.

Patarakin в 08:09, 11 марта 2023

2023-03-11T08:09:44Z

← Предыдущая версия		Версия от 11:09, 11 марта 2023
Строка 14:		Строка 14:
	\|AI=Нет		\|AI=Нет
	}}		}}
			; [[Agent-Based and Individual-Based Modeling: A Practical Introduction]]

	При запуске инструмента BehaviorSpace появляется окно, в котором пользователь указывает для программы задания к выполнению:		При запуске инструмента BehaviorSpace появляется окно, в котором пользователь указывает для программы задания к выполнению:
	* Как назвать [[эксперимент]]?		* Как назвать [[эксперимент]]?

Patarakin в 07:52, 11 марта 2023

2023-03-11T07:52:05Z

← Предыдущая версия		Версия от 10:52, 11 марта 2023
Строка 21:		Строка 21:
	* Какие данные нужно собирать в ходе выполнения сценария или после его завершения?		* Какие данные нужно собирать в ходе выполнения сценария или после его завершения?
	* Какой параметр использовать для остановки сценария, если сценарий не завершается автоматически?		* Какой параметр использовать для остановки сценария, если сценарий не завершается автоматически?

			[[Файл:Behavior space flocking.png]]

Patarakin в 15:59, 13 февраля 2023

2023-02-13T15:59:59Z

← Предыдущая версия		Версия от 18:59, 13 февраля 2023
Строка 12:		Строка 12:
	\|distant_collab=Нет		\|distant_collab=Нет
	\|Language_Ru_Eng=English		\|Language_Ru_Eng=English
	\|AI=Да		\|AI=Нет
	}}		}}
	При запуске инструмента BehaviorSpace появляется окно, в котором пользователь указывает для программы задания к выполнению:		При запуске инструмента BehaviorSpace появляется окно, в котором пользователь указывает для программы задания к выполнению: