Beispiele und Übungen

Auf dieser Seite finden Sie die zusätzlichen Beispiele und Übungen zu unserem Buch Balzer, Kurzawe, Manhart: Künstliche Gesellschaften mit PROLOG – Grundlagen sozialer Simulationen (V&R unipress, ISBN 978-3-8471-0332-5). Diese sind als Ergänzung gedacht und ermöglichen es, die theoretischen Inhalte aus dem Buch praktisch am Computer nachzuvollziehen. Wir empfehlen die Beispiele mit der notwendigen Geduld genau zu studieren und damit zu experimentieren.

Hier können sie das gesamte Paket mit allen Beispielen und Übungen herunterladen: Beispiele, Übungen und Module (Version 2, aktualisiert am 11.01.2015)  (als ZIP Datei gepackt, 558 KB groß)

Übersicht über die Übungen (Anklicken zum anschauen)

Übung Beschreibung
141 Ein neuer Fakt wird erzeugt.
142 Ein neuer Fakt wird erzeugt und in eine neue Datei geschrieben.
143 Ein Mini-Programm für eine empirische Theorie über das Mögen.
144 Die Anfangsfakten werden aus einer externe Datei geholt. Diese Fakten lassen sich auch löschen.
145 Ein Fakt aus der Datenbasis wird durch einen neuen Fakt ersetzt, wobei ein weiterer Fakt in einer externen Datei schon vorhanden sein muss.
161 Einbindung einer Schleife mit between in die Umgebung eines Programms.
162 Eine between-Schleife mit Vor- und Nachbereitungsphase formuliert.
163 Eine Programmierung einer offenen Schleife.
164 Es wird zwischen Zählindex und dem jeweiligen in dem Schleifenschritt bearbeitet Objekt unterschieden.
165 Eine Schleife, wie sie in der Informatik verwendet wird.
211 messages werden mit mailbox, lister und transformer weiter geleitet und gefiltert.
221 In einer Handlung wird eine Variable durch eine Eigenschaft oder durch einen Zustand instantiiert .
222 Ein Beispiel für findall.
231 Eine diskret („dd“) verteilte Funktion wird erzeugt.
232 Der Charakter der Akteure wird diskret und kumulativ zufällig erzeugt.
233 Eine Gauss’sche Glockenkurve („Normalverteilung“) wird zufllig erzeugt.
241 Eine Liste von Handlungstypen für verschiedene Muster (roles) wird reduziert.
242 Erzeugung von Farben („colours“).
243 In einem zweidimensionalen Zellraster werden die Orte („positions“) der Akteure erzeugt.
244 In einem eindimensionalen Zellraster werden die Orte („positions“) der Akteure erzeugt.
245 Die Klause für „investigate“ für das Schelling-Modell wird programmiert.
251 Verbindung von zwei Handlungstypen (essen und trinken).
252 Erzeugung einer Liste von Akteurslisten (Gruppen).
253 In einer Gruppe wird eine Gruppenhandlung ausgewählt.
254 In einer Krisen „bearbeitet“ ein Akteur seine Feinde.
261 Jeder Name bekommt eine Identifikationsnummer.
262 Erzeugung von Genen.
311 Einfache Ereignissen (events) werden für einen Akteur zufällig erzeugt.
312 Für jeden Akteur wird eine Liste von Listen von Ereignissen erzeugt.
313 Erzeugung eines System von berzeugungen (beliefs) für einen Akteur zu einem Tick.
314 Eine Liste von Überzeugungen (beliefs) für einen Akteur zu einem bestimmten Tick wird erzeugt.
315 Erzeugung eines einfachen Netzes (net) aus Punkten (points) und Linien (lines).
316 Ein Netz (net) mit Ästen (branches) und Linien (lines) wird erzeugt und die Entstehung des Netzes wird beschrieben.
317 Überzeugungen (beliefs) von Akteuren werden zu einem bestimmten Tick berechnet.
321 Ablauf einer Beeinflussung eines Akteurs durch einen anderen Akteur.
322 Ein Netz einer spezieller Art für Insitutionen wird generiert.
323 Erzeugung von gemeinsamen Einstellungen (joint intentions) durch Wahl.
324 Ein allgemeines Modul für Institutionen.
341 Zwei „Makroakteure“ werden durch zwei Threads bearbeitet.
342 Zwei Threads für Akteure, ein Thread für den „main_actor“ und Informationsaustausch.
351 Aus einem Intervall werden zufällig disjunkte Teilintervalle erzeugt.
352 Eine Sequenz von Ablufen von Varianten des Simulationsprogramms SMASS wird durch automatisch vernderte Parameter erzeugt.
353 Ein ganzzahliges Intervall wird in gleichelange Teilintervalle geteilt.
354 Ein 3P (produce – predate – protect) Modell wird mit automatisch veränderten Parametern sequentiell ablaufen.
361 Grafische Darstellung einer Funktion.
362 Grafisch werden die Nachbarschaften der Akteure in einem Zellraster mit der Zeit verändert zu sehen sein.
363 Eine Reihe von Balken verschiedener Farben und verschiedener Höhen wird dargestellt, wobei sich die Höhen der Balken mit der Zeit ändern.
411 Zwei grafische Darstellungen von der Veränderung von Warenwerten.
421 Ein einfaches Programm zur Simulation eines Modells von Heider.
431 Ein Krisenprogramm in SMASS Format.
441 Ein Beispiel für Überzeugungsänderung wird im SMASS Format programmiert.
451 Ein Beispiel für ökonomische Organisationen – als Spezialfall von Institutionen.
51 Manualauszug für SWI-PROLOG
52 Hilfsklausen
521 Eine Liste ändern.
522 In einer Liste eine bestimmte Komponente ändern.
523 Summe bilden
524 Ein kürzerer „write“ Befehl.
53 Namenslisten
54 Das originale SMASS Programm.