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.