Bem vindos à introdução a Modelos Baseados em Agentes
Eu sou Bill Rand e serei seu instrutor.
Sou professor assistente de gerenciamento negócios
na College of Management da Carolina State University.
Também tenho treinamento em ciências da computação.
Neste curso falaremos do por que
modelagem baseada em agentes é útil,
no que você pode utilizar,
como compreende-la,
como construir modelos, como compreender modelos
que outras pessoas construíram, como analisar estes modelos,
e como utilizar esses modelos de formas avançadas
para começar a compreender problemas que você encontra por aí.
Agora, através desse curso, vamos falar de detalhes técnicos,
mas isso não requer que você tenha conhecimentos de programação,
ou modelagem computacional, para fazer este curso.
Antes de entrar nesses detalhes, quero começar um vídeo breve,
uma breve discussão que usualmente uso com minhas turmas.
O que você está vendo na sua frente
é um conjunto de pássaros que se movem em conjunto de formas muito interessantes.
Eles fazem isso enquanto se movem no espaço
sem nenhuma coordenação, sem nenhum plano centralizado
de onde eles devem ir, ou como eles devem se mover,
mas os padrões gerados são ornamentais e belos,
e apresentam alguma regularidade,
se você observá-los ao longo do tempo.
Dá para observar um certo padrão de comportamento.
Isto é muito do que iremos tratar a respeito,
é como ir do nível individual de regras simples de comportamento
para esses belos padrões agregados emergirem.
Isso é o que modelagem baseada em agentes, de várias formas,
pretende fazer. Como indivíduos que
se comportam individualmente, criam tais padrões
de comportamento que vemos por aí?
E mais importante, ou em adição,
como estes padrões de comportamento afetam a forma que os indivíduos
tentam tomar suas decisões?
Agora, vamos tentar começar.
Vou trazer um modelo computacional que tenta replicar esses padrões
dos pássaros que vimos.
Nesse modelo, como você pode ver,
pássaros se comportam de formas semelhante aos pássaros da vida real.
Eles não são exatamente iguais, há algumas diferenças,
esse é um modelo bi-dimensional, em oposição ao tri-dimensional,
e há outras razões do por que eles se comportam diferente,
mas, por outro lado, são similares.
Agora vou iniciar e parar o modelo diversas vezes,
Você percebe que começa com uma distribuição randômica de pássaros,
que mais adiante chamaremos de "agentes" ao longo do curso,
e esses pássaros movem-se e interagem, mas devagar, eles interagem
e aumentando a velocidade do modelo um pouco e diminuindo um pouco,
você pode ver como eles podem interagir entre eles.
Agora, se você nunca viu esse modelo antes,
eu o encorajo para voltar e vê-lo várias vezes.
Se você quiser este modelo está disponível no NetLogo,
na linguagem que será utilizado ao longo desse curso.
No NetLogo ele é chamado de "Flocking Model".
Se você abrir o modelo do NetLogo,
e ir em "Files" > "Models Library" > "Biology"
e clicar em "Flocking Model",
poderá ver você mesmo.
E o que eu quero fazer é que você clique "setup" e "go",
várias vezes, sem olhar nada além do modelo,
realmente explorando o modelo.
Quero que você tente extrair regras de comportamento
dos pássaros no modelo.
Agora eu vou lhe dar algumas dicas.
Há somente três regras
e elas são bastante simples. Ok?
As cores dos pássaros não tem relação com as regras.
As cores são apenas para diferenciálos.
Então eles não parecem ser o mesmo
no original
e todos os pássaros agem exatamente pelas mesmas regras.
Não há diferença entre o conjunto de regras dos pássaros. Ok?
Então, neste ponto vou pausar este vídeo
e eu quero que você tente ver e anotar,
em um pedaço de papel, qualquer coisa próxima,
as três regras que existem no nosso sistema.
Quando voltar eu vou explicar quais são as três regras
e por quê elas são uma grande forma de introduzir modelagem baseada em agentes.