运行具有确定性参数变化的 nlrx 模拟

Question

我想使用具有不同密度值的 nlrx 包运行简单的 netlogo fire 模型...但我不想随机但确定地（系统地）执行此操作，即使用步长 1 将密度从 0 变化到 100 ，每10次：

10次，密度为0
10倍，密度为1
10倍，密度为2
...
10倍，密度99
10倍，密度100

我该怎么做？

谢谢！

Answer 1

对于此类模拟，您可以使用simdesign_distinct() 或simdesign_ff()。 使用simdesign_distinct()，您可以指定模拟的不同值（参见下面的示例）。 如果您有多个变量，则每个值向量都需要具有相同的长度。然后第一次模拟将使用这些向量的所有第一个值，第二个所有第二个值等等。 simdesign_ff() 创建一个完整的因子设计，只有当您有多个变量时才真正相关。对于一个变量，其功能与simdesign_distinct() 非常相似，但不同之处在于您可以定义最小值、最大值和步长来自动为每个变量创建一个值向量。 下面是两个示例（我必须在度量槽中使用 ifelse-value(...) 来防止由 NetLogo 产生的密度值为 0 的除以零错误）：

library(nlrx)
# Windows default NetLogo installation path (adjust to your needs!):
netlogopath <- file.path("C:/Program Files/NetLogo 6.1.0")
modelpath <- file.path(netlogopath, "app/models/Sample Models/Earth Science/Fire.nlogo")
outpath <- file.path("C:/out")
nl <- nl(nlversion = "6.1.0",
         nlpath = netlogopath,
         modelpath = modelpath,
         jvmmem = 1024)

## Example 1: simdesign_distinct
nl@experiment <- experiment(expname="fire",
                            outpath=outpath,
                            repetition=1,
                            tickmetrics="true",
                            idsetup="setup",
                            idgo="go",
                            runtime=0, 
                            metrics=c("ifelse-value (initial-trees > 0) [(burned-trees / initial-trees) * 100][0]"),
                            variables = list('density' = list(values=seq(0,100,1))),
                            constants = list())

#### use nseeds = 10 to simulate over 10 different random seeds (replicates)
nl@simdesign <- simdesign_distinct(nl, nseeds = 10)

#### Run simulations
results <- run_nl_all(nl)


## Example 2: Simdesign_ff
nl@experiment <- experiment(expname="fire",
                            outpath=outpath,
                            repetition=1,
                            tickmetrics="true",
                            idsetup="setup",
                            idgo="go",
                            runtime=0, 
                            metrics=c("ifelse-value (initial-trees > 0) [(burned-trees / initial-trees) * 100][0]"),
                            variables = list('density' = list(min=0, max=100, step=1)),
                            constants = list())

#### use nseeds = 10 to simulate over 10 different random seeds (replicates)
nl@simdesign <- simdesign_ff(nl, nseeds = 10)

#### Run simulations
results <- run_nl_all(nl)