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Business Prototyping Toolkit

Willkommen beim Business Prototyping Toolkit für Python!

Worum geht es?

Das Business Prototyping Toolkit for Python (BPTK-Py) ist ein Framework zum Erstellen und Ausführen von Simulationsmodellen mit System Dynamics und/oder agentenbasierter Modellierung.
Es gibt Ihnen die Möglichkeit, schnell Simulationsmodelle in Python zu erstellen und schöne Plots der Simulationsergebnisse in Jupyter Notebooks zu erstellen - oder einfach die Simulation in Python auszuführen und die Ergebnisse nach Belieben zu verwenden.
Meetup: Building Web-based Simulations using BPTK Image 1
Sie können System Dynamics Modelle mit visuellen Modellierungsumgebungen, wie z.B. Stella® von isee systems erstellen, oder direkt in Python mit einer nativen DSL (domänenspezifische Sprache) für System Dynamics.
Das Framework enthält einen Transpiler, der Modelle, die dem XMILE-Standard entsprechen, automatisch in Python-Code umwandelt. Das bedeutet, dass Sie Modelle mit Ihrer bevorzugten XMILE-Umgebung erstellen und dann mit ihnen in Jupyter experimentieren können.

Wichtige Features

  • Das BPTK-Py-Framework unterstützt Systemdynamikmodelle im XMILE-Format, native SD-Modelle, agentenbasierte Modelle und hybride SD-ABM-Modelle
  • Das Ziel des Frameworks ist es, die Infrastruktur für das Management von Modelleinstellungen und Szenarien sowie für die Ausführung und das Plotten von Simulationsergebnissen bereitzustellen, so dass sich der Modellierer auf die Modellierung konzentrieren kann.
  • Das Framework sammelt automatisch Statistiken über Agenten, ihre Zustände und ihre Eigenschaften, was das Plotten von Simulationsergebnissen sehr einfach macht.
  • Die Simulationsergebnisse können auch als Pandas-Datenframes zurückgegeben werden.
  • Das Framework verwendet einige fortschrittliche Python-Metaprogrammierungstechniken, um sicherzustellen, dass die Menge an Boilerplate-Code, die der Modellierer schreiben muss, auf ein Minimum reduziert wird.
  • Modelleinstellungen und Szenarien werden in JSON-Dateien gespeichert. Diese Einstellungen werden bei der Initialisierung automatisch vom Framework geladen, ebenso wie die Modellklassen selbst. Dies macht das interaktive Modellieren, Codieren und Testen mit der Jupyter-Umgebung sehr einfach.
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Lizenz

BPTK-Py wird über die MIT Lizenz bereitgestellt.

Einfach loslegen

Am besten beginnen Sie mit unsere Einführung. Außerdem steht eine umfassende Online-Dokumentation zur Verfügung. Unser Tutorial samt Beispiel-Modell und der Source Code stehen auf GitHub zur Verfügung.

Unterstützung

Bei Fragen zur Installation, Verwendung und sonstiger Hilfe kontaktieren Sie uns bitte unter support@transentis.com oder direkt in der Chat-Box.