Question

在我的模型建立创新扩散期间，NetLogo中出现了另一个小编程问题。我想模仿人们更可能向他们相似的人学习。因此，模型会考虑分配给每个代理的能力值：

[set ability random 20 ]

在go程序中，我希望他们将自己的能力值与其相关邻居的值进行比较。例如：turtle1 = 5的能力，neighbor1 = 10的能力，neighbor2 = 4的能力。因此（absoulute）差异为[5,1]。因此，他将从neighbor2获得更多信息，而不是来自neighbor1。

但我不知道如何处理问每个邻居的差异问题。作为第一个想法，我想通过像[difference1，...，difference（n）]这样的列表变量来做这件事。

到目前为止，我只使用平均值得到了一个汇总方法，但这与最近的社会学习理论并不完全一致，并且可能会覆盖代理人有许多不同邻居但与他非常相似的人：

ask turtles
  [
    set ability random 20   
    set ability-of-neighbor (sum [ability] of link-neighbors / count link-neighbors) 
    set neighbor-coefficient (abs (ability - ability-of-neighbor))
;;the smaller the coefficient the more similar are the neighbors and the more the turtle learns from his neighbor(s)

]

再次感谢您的帮助和建议，我非常感谢您的评论。

亲切的问候，

Moritz的

Answer 1

我有点时间了解你想要的东西，但这是一种排名链接邻居的方法。

Unable to create the selected preference page.
An error occurred while automatically activating bundle com.android.ide.eclipse.adt (479).

它按能力差异的升序生成一个链接邻居列表。

如果您只想使用最近邻居

let link-neighbor-rank sort-on [abs (ability - [ability] of myself)] link-neighbors

我希望这会有所帮助。

NetLogo：比较邻居的价值

1 个答案: