Modelo baseado em agente (ABM)

Modelo Baseado em Agente (ABM) é um tipo de modelo baseado em computador que pode ser usado para simular o comportamento de sistemas complexos. É uma técnica de simulação comumente usada em Inteligência Artificial, economia computacional e pesquisas em ciências sociais. Os ABMs são usados para investigar fenômenos em uma ampla variedade de campos, desde comportamento organizacional e redes sociais até mercados financeiros e ciências ecológicas.

Os ABMs são compostos por “agentes” individuais – normalmente na forma de entidades autônomas – que interagem entre si durante um período de tempo em um ambiente virtual, como uma simulação de computador. Os agentes podem representar membros de populações do mundo real e seu comportamento pode ser baseado em regras que modelam como pessoas ou coisas reais interagiriam. Através das interações dos agentes dentro do modelo, os ABMs podem explorar e explicar as diferenças de comportamento que podem surgir de diferentes conjuntos de regras ou condições iniciais.

Um dos principais benefícios do ABM é a sua capacidade de abordar sistemas multiagentes complexos, situações em que o comportamento do sistema coletivo é determinado pelas ações de muitos agentes constituintes que operam em diferentes escalas. O ABM fornece uma ferramenta poderosa para estudar os comportamentos emergentes que podem surgir de interações simples entre agentes individuais, tornando-o uma ferramenta versátil para analisar questões de auto-organização, emergência e dinâmica de rede.

Uma limitação do ABM é que pode ser difícil capturar o comportamento heterogêneo do agente em um único modelo. Os componentes do agente podem ser complexos e exigir um design sofisticado para modelar com precisão certos aspectos do ambiente. Embora algumas ferramentas, como Swarm ou MASON, contenham bibliotecas de modelos e algoritmos para facilitar o desenvolvimento de ABMs, projetar e construir um modelo apropriado baseado em agentes do zero pode ser uma tarefa complicada e demorada.

Apesar destas dificuldades, os ABMs provaram ser uma ferramenta inestimável na compreensão da complexidade e organização dos sistemas naturais. Sua ampla gama de aplicações e análises poderosas tornam-no um modelo indispensável para cientistas sociais, cientistas da computação e formuladores de políticas.