我的模型是基于最后通牒博弈的。我不会进入它背后的直觉,但一般来说,它的作用如下: propensities[i] = (pre_propensities[i - 1]/a) * 10 # normalize sum of propensities to 10pensity_sum)
self.update_probablities()
c
作为练习,我正在尝试用python (不使用Mesa包)实现一个基于代理的模型。我已经编写了描述观察者(包含所有代理)的代码,它可以帮助邻居代理,并告诉每个代理执行一个步骤。代理(本质上是域模型)是以下类型之一:'T‘(树)、'S’(土壤)、'B‘(燃烧树)和'Bd’(燃烧树)。import random
class Obs:
def __init_
你能帮我把下面的桌子做个模型吗?我被困在这里了。我的分区键是agent_id,集群列是rowid。每个代理最少可以有1000行到10M行,具体取决于代理的繁忙程度。我在这里使用SizeTieredCompaction ..该表具有写入/读取(70/30比率),并且还具有agent_id在表中的删除。CREATE TABLE IF NOT EXISTS XXX ( row_id BIGINT, col_b TEXT,
col