NetLogo：比较邻居的值

Question

在我建立创新扩散模型的过程中，我在 NetLogo 中遇到了另一个小编程问题。我想模拟人们更有可能向相似的人学习。因此，该模型考虑分配给每个代理的能力值：

[set ability random 20 ]

然后在 go 过程中，我希望他们将自己的能力值与链接的邻居的值进行比较。例如：turtle1 的能力 = 5，neighbor1 的能力 = 10，neighbor2 的能力 = 4。因此（绝对）差异为 [5, 1]。因此，他从邻居 2 那里学到的东西比从邻居 1 学到的更多。

但我不知道如何解决向每个邻居询问差异的问题。作为第一个想法，我想通过像 [difference1, ..., difference(n)].

这样的列表变量来做到这一点

到目前为止，我只得到了一种使用平均值的聚合方法，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情况：

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，非常感谢任何意见。

亲切的问候，

莫里茨

Answer 1

我花了一些时间来了解你想要什么，但这是一种排名方法 link-neighbors。

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

它按能力差异的升序生成 link 个邻居列表。

如果你只想要最近的邻居使用

 let best min-one-of link-neighbors [abs (ability - [ability] of myself)]

希望对您有所帮助。

NetLogo：比较邻居的值

NetLogo: comparing neighbors' values

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