Modelagem e simulação baseada em agentes com NetLogo

Compreender como as interações individuais moldam sistemas complexos do mundo real é fundamental para a análise científica e social moderna. Este curso baseado em texto apresenta os fundamentos da modelagem baseada em agentes (ABM) usando o NetLogo, a principal plataforma para simular sistemas descentralizados. Você passará de entender a dinâmica básica do sistema para escrever código NetLogo personalizado, definir comportamentos de agentes e executar experimentos sistemáticos. Ao ler explicações claras e estudar exemplos práticos de código, você ganhará as habilidades para construir simulações que modelam equilíbrios ecológicos, mercados econômicos e redes sociais. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de modelagem baseada em agentes e sistemas descentralizados. - Domine a linguagem de programação NetLogo, incluindo tartarugas, patches, links e contextos de observador. - Projete ambientes de simulação personalizados para modelar interações do mundo real em ecologia, sociologia e economia. - Configure parâmetros de modelo e execute experimentos sistemáticos usando o BehaviorSpace. - Aplique técnicas de exportação de dados para analisar resultados de simulação usando fluxos de trabalho modernos de análise de dados. - Analise comportamentos de simulação para identificar padrões emergentes e pontos de inflexão do sistema. O curso começa com a terminologia básica e a teoria dos sistemas complexos antes de guiá-lo passo a passo pela sintaxe do NetLogo, lógica do agente e execução do modelo. Você estudará modelos de código completos e aprenderá a executar experimentos de múltiplas execuções para validar suas hipóteses. Projetado para iniciantes em simulação, ciência de dados ou pesquisa social, sem necessidade de experiência prévia em programação. Comece a ler hoje para desbloquear o poder da simulação baseada em agentes e descobrir como regras simples criam comportamentos complexos.