netlogo - 如何使用 NetLogo 行为空间收集定向链接的 "ids"？

Question

我们在 NetLogo 模型中存储了大量数据作为链接的属性。当我使用行为空间设计实验和指导数据收集时，我指定要提取的“链接的[属性]”。但是，在 CSV 文件中，我看不到链接的 ID，而这对于理解数据至关重要。如何收集结果中链接的 ID？据我了解，没有任何原语可以启用此命令。

Answer 1

每当您想要使用BehaviorSpace从各个代理(包括链接)中提取信息时，一个很好的方法是使用csv扩展，如本答案中所述:

https://stackoverflow.com/a/52406247/487946

总体思路是，我们可以将 csv 嵌入到我们的 csv 中，然后在 R(或 Python 或 Julia 或其他)中使用类似 read_csv 的函数从我们的 csv 中提取“内部 csv”行为空间结果。

对于链接，包含链接两端的 who 编号以唯一标识它会很有用。 (这是我提倡使用 who 号码进行任何操作的极少数情况之一。)

让我们以这个愚蠢的示例模型为例:

extensions [ csv ]
links-own [ attribute ]

to setup
  clear-all
  create-turtles 3 [
    create-links-with other turtles [
      set attribute random-float 1
    ]
  ]
  reset-ticks
end

to go
  ask links [ set attribute attribute * 0.5 ]
  tick
end

它只是创建三只乌龟，它们之间有链接，将链接的属性设置为随机数，并在模型运行时重复将该数字减半。

为了生成我们将嵌入到我们的BehaviorSpace结果中的csv，我们编写了以下报告器:

to-report link-attributes-csv
  report csv:to-string
    fput ["who1" "who2" "attribute" ] 
    [ (list [ who ] of end1 [ who ] of end2 attribute) ] of links
end

如果您在运行setup后在命令中心尝试一下，它将输出如下内容:

observer> setup
observer> print link-attributes-csv
who1,who2,attribute
0,1,0.9409784968740699
1,2,0.9079884204004846
0,2,0.9070292656950991

正如您所看到的，我们有一个整洁的小 csv 表，其中每一行代表一个特定的链接，由它连接的海龟的谁编号来标识。

由于该报告器报告了一个字符串(并且该字符串包含换行符是可以的)，因此我们可以直接在BehaviorSpace实验中使用它:

运行此实验(使用“表输出”)会给出以下输出文件:

"BehaviorSpace results (NetLogo 6.1.1)"
"link-attributes-example.nlogo"
"experiment"
"10/16/2019 11:00:12:495 +0100"
"min-pxcor","max-pxcor","min-pycor","max-pycor"
"-16","16","-16","16"
"[run number]","[step]","link-attributes"
"1","0","who1,who2,attribute
1,2,0.15670083797389645
0,2,0.40055350697928993
0,1,0.34892645306446335"
"2","0","who1,who2,attribute
0,1,0.2831244347856665
1,2,0.27721328746715357
0,2,0.5221352362751627"
"2","1","who1,who2,attribute
0,1,0.14156221739283326
0,2,0.26106761813758134
1,2,0.13860664373357678"
"1","1","who1,who2,attribute
0,2,0.20027675348964497
1,2,0.07835041898694822
0,1,0.17446322653223167"
"1","2","who1,who2,attribute
1,2,0.03917520949347411
0,2,0.10013837674482248
0,1,0.08723161326611584"
"2","2","who1,who2,attribute
1,2,0.06930332186678839
0,1,0.07078110869641663
0,2,0.13053380906879067"

所有换行符看起来都有点奇怪，但您的数据分析工具应该能够处理这个问题。以下是如何使用 R 和 Tidyverse 处理此问题:

library(tidyverse)
df <-
  read_csv("experiment-table.csv", skip = 6) %>%
  mutate(`link-attributes` = map(`link-attributes`, read_csv)) %>%
  unnest()

purrr::map和 tidyr::unnest功能是关键。我不会在这里解释它们，但值得查找它们并熟悉它们。

我们的最终结果如下所示:

# A tibble: 18 x 5
   `[run number]` `[step]`  who1  who2 attribute
            <dbl>    <dbl> <dbl> <dbl>     <dbl>
 1              1        0     1     2    0.157 
 2              1        0     0     2    0.401 
 3              1        0     0     1    0.349 
 4              2        0     0     1    0.283 
 5              2        0     1     2    0.277 
 6              2        0     0     2    0.522 
 7              2        1     0     1    0.142 
 8              2        1     0     2    0.261 
 9              2        1     1     2    0.139 
10              1        1     0     2    0.200 
11              1        1     1     2    0.0784
12              1        1     0     1    0.174 
13              1        2     1     2    0.0392
14              1        2     0     2    0.100 
15              1        2     0     1    0.0872
16              2        2     1     2    0.0693
17              2        2     0     1    0.0708
18              2        2     0     2    0.131 

我希望这会有所帮助。