Agent-Based Model
Krankheitsausbreitung
Stell dir vor, du möchtest simulieren, wie sich ein Krankheitserreger innerhalb einer Bevölkerungsgruppe über einen bestimmten Zeitraum ausbreitet. Dabei beeinflussen sich die Agenten gegenseitig - sie stecken sich gegenseitig an, wenn sie zufällig aufeinander treffen. Zustände ändern sich somit ständig von "anfällig" über "infiziert" bishin zu "genesen". Die folgende Schritt-für-Schritt-Anleitung zeigt dir, wie du in nur wenigen Schritten dein erstes agentenbasiertes Modell aufbaust!
1. Neues Modell
✔︎ Erstelle ein neues Modell und nenne es "Krankheitsausbreitung"
2. Agent-Typ "Person" erstellen
✔︎ Füge einen Agenten hinzu und nenne ihn "Person"
✔︎ Ziehe das Fenster des Primitives auf dem Canvas größer, um die nächsten Primitives hinein zu platzieren
3. State "anfällig" erstellen
✔︎ Füge ein State im Agenten "Person" hinzu und nenne ihn "anfällig"
✔︎ Zum Startzeitpunkt ist dieser Zustand korrekt, somit setze den Parameter auf true
✔︎ Die Vorhaltezeit beträgt 0
4. State "infiziert" erstellen
✔︎ Füge ein State im Agenten "Person" hinzu und nenne ihn "infiziert"
✔︎ Verbinde den State "anfällig" mit dem State "infizieren"
✔︎ Zum Startzeitpunkt ist dieser Zustand not [anfällig]. Hierzu kannst du den Wert des verbundenen Primitives "anfällig" übernehmen
✔︎ Die Vorhaltezeit beträgt 0
5. State "genesen" erstellen
✔︎ Füge ein State im Agenten "Person" hinzu und nenne ihn "genesen"
✔︎ Zum Startzeitpunkt ist dieser Zustand nicht korrekt, somit setze den Parameter auffalse
✔︎ Die Vorhaltezeit beträgt 0
6. Transition "Krankheitserreger" erstellen
✔︎ Füge eine Transition im Agenten "Person" hinzu und nenne ihn "Krankheitserreger"
✔︎ Verbinde den State "anfällig" mit dem State "infiziert" über diese Transition
✔︎ Der Auslöser ist eine "Condition" und bedingt sich durch Kontakt zu anderen Agenten nach 5 Jahren
✔︎ Setze den Wert aufSelf.Index()=1 and Years=5
✔︎ Lasse den Wert bei jedem Zeitschritt "neuberechnen"
7. Transition "Erholung" erstellen
✔︎ Füge eine Transition im Agenten "Person" hinzu und nenne ihn "Erholung"
✔︎ Verbinde den State "infiziert" mit dem State "genesen" über diese Transition
✔︎ Der Auslöser ist eine "Probability". Die Annahme ist, dass pro Zeitschritt 9% der infizierten Personen sich erholen.
✔︎ Setze den Wert auf 0.09
✔︎ Lasse den Wert bei jedem Zeitschritt "Neuberechnen"
8. Transition "Übertragung" erstellen
✔︎ Füge eine Transition im Agenten "Person" hinzu und nenne ihn "Übertragung"
✔︎ Verbinde den State "anfällig" mit dem State "infiziert" über diese Transition
✔︎ Der Auslöser ist eine "Probability". Die Wahrscheinlichkeit infiziert zu werden, hängt von der Population ab, die wir im späteren Verlauf modellieren.
9. Action "Erreger einfangen" erstellen
✔︎ Füge eine Action im Agenten "Person" hinzu und nenne ihn "Erreger einfangen"
✔︎ Verbinde den State "anfällig" mit dieser Action
✔︎ Der Auslöser ist eine "Condition" und bedingt sich ebenfalls durch die Population, die wir im nächsten Schritt modellieren.
10. Population erstellen
✔︎ Füge eine Population hinzu, die durch die Verbindung zum Agenten "Person" das Verhalten auf eine ganze Population anwendet
✔︎ Setze die Werte wie folgt:
Größe der Bevölkerung: 100
Geo Breite: 200
Geo Höhe: 200
Geo Platzierung: "Random"
Netzwerktyp: "keine"
✔︎ Stelle die Population als Output-Parameter ein
11. Gleichungen für Action "Erreger einfangen" setzen
✔︎ Verbinde die Population mit der Action "Erreger einfangen" im Agenten "Person"
✔︎ Setze die Aktionsfunktion auf Self.moveTowards([Population].FindState([infiziert]).FindNearest(Self), -0.5)
✔︎ Setze den Wert auf [anfällig] and [Population].FindState([infiziert]).count()> 0
12. Gleichungen für Transition "Übertragung" setzen
✔︎ Verbinde die Population mit der Transition "Übertragung" im Agenten "Person"
✔︎ Setze den Wert auf:
infectors <- [Population].FindState([infiziert]).FindNearby(Self, 25)
probInfect <- min(1, infectors.Map(1/(distance(x, Self))^.75))
1 - Product(Join(1, 1 - probInfect))
✔︎ Lasse den Wert bei jedem Zeitschritt "Neuberechnen"
13. Variable "Prozentsatz Infizierte" erstellen
✔︎ Füge eine Variable hinzu und nenne sie "Prozentsatz Infizierte"
✔︎ Verbinde die Population mit dieser Variablen
✔︎ Setze den Wert auf [Population].FindState([infiziert]).Count()/[Population].FindAll().Count()*100
✔︎ Stelle die Variable ebenfalls als Output-Parameter ein
14. Simulationseinstellungen
✔︎ Öffne die Modell Einstellung in der Sidebar
✔︎ Setze die Werte wie folgt:
Start: 0 Länge: 20 Intervall: 1 Einheit: Jahre
15. Simulation starten
✔︎ Starte die Berechnung der Simulation, indem du auf den "Simulieren"-Button in der Activebar klickst
✔︎ Schaue dir das Streudiagramm an, indem du auf den "Scatter-Plot" Reiter klickst
Fertig ist dein erstes agentenbasiertes Modell!