Simulation

Erstellen Sie Live Twins Ihres Modells — verfolgen Sie reale Daten über die Zeit, projizieren Sie Szenarien in die Zukunft und lassen Sie das Verhalten der Agents den Graph zum Leben erwecken.

Charts, Slider und Checkboxes hinzufügen

Fortgeschritten

Ziehen Sie Charts, Wertkacheln und Steuerungen auf ein Simulationsdiagramm, um es in ein interaktives Dashboard zu verwandeln, das Ihre Stakeholder erkunden können.

Verbundene Agents in Rhai lesen

Fortgeschritten

Nutzen Sie get_connected, sum_prop und count_prop, um Agents den Zustand voneinander über den Graphen lesen zu lassen — so koordinieren sich Metapad-Agents.

Agents zu einem Szenario hinzufügen

Anfänger

Erwecken Sie Knoten zum Leben, indem Sie sie aus der Simulation-Toolbox auf ein Simulationsdiagramm ziehen. Ein Knoten, viele Agents — das Skalierungsmuster.

Simulationsdiagramme

Anfänger

Ein Simulationsdiagramm ist ein Dashboard für ein Szenario oder einen ganzen Twin: Agents, Links, Charts und Steuerelemente auf einer Zeichenfläche, alles live aus Ihrem Modell berechnet.

Live Twins: Erste Schritte

Anfänger

Was Live Twins sind, wann Sie sie einsetzen und wie sie auf Ihrem bestehenden Modell aufsetzen. Lesen Sie dies, bevor Sie einen Twin anlegen oder Daten eingeben.

Twins und Szenarien anlegen

Anfänger

Legen Sie Ihren ersten Twin an, geben Sie ihm eine Zeitachse und fügen Sie dann ein oder mehrere Szenarien hinzu, um Alternativen zu vergleichen.

Act-Methoden schreiben

Experte

Wenn Eigenschaftsformeln nicht ausreichen — schreiben Sie ein Rhai-Skript, das einmal pro Agent pro Zeitschritt läuft und mehrere Eigenschaften gemeinsam aktualisiert.

Eigenschaftsformeln schreiben

Fortgeschritten

Berechnen Sie Eigenschaftswerte automatisch mit kurzen Rhai-Ausdrücken — Tabellenformeln, die Ihren Graph kennen.

Simulationsfehler und -warnungen diagnostizieren

Fortgeschritten

Der Szenario-Diagnose-Tab zeigt Ihnen, ob ein Szenario gesund ist — Zyklen, unaufgelöste Referenzen, Laufzeitwarnungen, Skript-Fehler an einem Ort.

Zeitreihen-Daten eingeben

Anfänger

Nutzen Sie die Zeitreihen-Tabelle im Agent-Eigenschaften-Panel, um Werte über Zeitschritte zu erfassen — die Tabellenkalkulation, die in Ihrem Modell lebt.

Eine Simulation Schritt für Schritt durchspielen

Fortgeschritten

Spielen Sie eine Simulation Runde für Runde durch und treffen Sie in jeder Runde eine Entscheidung – wie bei einem Brettspiel. Funktioniert im Editor, im Reader und auf veröffentlichten Seiten.

Einen Twin in den Kalender setzen

Fortgeschritten

Geben Sie einem Twin eine Zeiteinheit und ein Startdatum, und seine Zeitschritte werden zu echten Daten: Wochen, Monate, Quartale. Lesen Sie Ergebnisse je Monat oder Jahr, folgen Sie dem heutigen Datum und lassen Sie Betrachter einen Zeitraum wählen — ohne dass sich ein einziger berechneter Wert ändert.

Live-Daten und Prognosen mit dem Zeitschieberegler verbinden

Experte

Fügen Sie einem Dashboard einen Zeitschieberegler hinzu, der markiert, wo die Historie endet und die Prognose beginnt, und schalten Sie mit forecast_from() in Formeln zwischen Ist-Werten und simulierten Werten um.

Live-Daten in einen Twin holen

Fortgeschritten

Verbinden Sie einen Twin mit einer Live-Datenquelle und holen Sie Ist-Zahlen in ein Szenario — per Klick oder automatisch, sobald ein Dashboard geöffnet wird.

Einen Live-Daten-Provider bauen

Experte

Der Vertrag, den ein Webdienst erfüllt, um Ist-Zahlen in einen Metapad-Twin zu liefern: was Metapad anfragt, wie Zeiträume berechnet werden und was zu antworten ist.

Ein Mehrspieler-Spiel leiten

Fortgeschritten

Lassen Sie mehrere Personen gemeinsam eine Simulation spielen, jede auf ihrem eigenen Gerät, und leiten Sie das Spiel.

__dtRhaiboth

Die Schrittweite des Szenarios — z. B. 1.0, wenn Start- und Endzeit in Monaten sind und dt 1 ist, oder 1/12, wenn Start und Ende in Jahren sind und Sie monatlich rechnen. Verwenden Sie es, um Raten zu skalieren, die pro Einheit echter Zeit ausgedrückt sind — so bleibt eine Formel auch dann korrekt, wenn die Granularität des Szenarios später geändert wird.

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agent.has_propRhaiboth

Prüft, ob eine Eigenschaft auf dem Agent existiert. Gibt true zurück, wenn die Eigenschaft auf dem Knotentyp des Agents definiert ist, sonst false. Nützlich bei optionalen Eigenschaften oder wenn Formeln sich an unterschiedliche Agent-Typen im selben Modell anpassen sollen.

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count_propRhaiboth

Zählt, wie viele Agents in einem Array einen bestimmten Wert für eine gegebene Eigenschaft haben. Häufiges Muster: verbundene Agents in einem bestimmten Zustand zählen (z. B. aktive Mitglieder eines Teams, abgeschlossene Schritte eines Prozesses). Der Vergleich ist exakt — Zeichenkettenvergleich für Text-Eigenschaften, numerischer Vergleich für Zahlen.

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sum_propRhaiboth

Summiert eine numerische Eigenschaft über ein Array von Agents. Wird häufig zusammen mit getconnected verwendet, um Werte verbundener Agents aufzurollen — Gesamtgehalt, Gesamtbestand, Gesamtumsatz. Nicht-numerische oder fehlende Eigenschaften ergeben 0, sodass eine teilweise gefüllte Menge trotzdem eine saubere Zahl liefert.

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__timestepRhaiboth

Der Index des aktuellen Zeitschritts — 0 am Anfang des Szenarios, 1 am nächsten Schritt und so weiter. Als Scope-Variable in jeder Formel und Act-Methode verfügbar. Nützlich für periodische Logik („einmal pro Jahr"), Startbedingungen oder jede Regel, die von der absoluten Zeit innerhalb des Szenarios abhängt.

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agent.set_propRhaiact_method

Schreibt einen Wert in eine Eigenschaft des Agents am aktuellen Zeitschritt. Nur innerhalb einer Act-Methode verfügbar — Eigenschaftsformeln verwenden setprop nicht, sie geben ihr Ergebnis stattdessen zurück. setprop kann Werte überschreiben, die Eigenschaftsformeln gerade für denselben Zeitschritt berechnet haben — nutzen Sie es, wenn Verhalten mehrere Eigenschaften betrifft oder einer Zustandsmaschine ähnelt.

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get_connectedRhaiboth

Gibt die Agents zurück, die mit dem angegebenen Agent über einen Beziehungstyp verbunden sind. Läuft den Link in beide Richtungen, sodass derselbe Aufruf funktioniert, egal ob Ihr Agent Quelle oder Ziel der Beziehung ist.

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agent.get_propRhaiboth

Liest den Wert einer Eigenschaft auf dem aktuellen Agent. Die einfache Form gibt den Wert am aktuellen Zeitschritt zurück. Mit einem negativen Offset blicken Sie in die Vergangenheit — nützlich für selbst-referentielle Formeln, in denen der neue Wert vom alten abhängt. Der Rückgabetyp folgt dem Datentyp der Eigenschaft: eine Zahl für Number-Eigenschaften, true/false für Boolean, ein String für alles andere.

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forecast_fromRhaiboth

Der Zeitschrittindex, an dem die Prognose beginnt, wie ihn der Zeitschieberegler des Dashboards (Prognose ab) setzt — oder (), wenn es keinen Prognosebeginn gibt. In jeder Formel und jeder Act-Methode verfügbar. Damit zeigen Sie vor der Grenze Ist-Werte und ab ihr simulierte Werte.

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Dieser Inhalt wurde kollaborativ mit KI erstellt.