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エージェントベースモデル

  • Uma simulação ecológica baseada em agentes interativa usando Mesa para modelar dinâmicas de população predador-presa com visualização e controles de parâmetros.
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    O que é Mesa Predator-Prey Model?
    O Modelo Predador-Presa do Mesa é uma implementação de código aberto, baseada em Python, do clássico sistema predador-presa de Lotka-Volterra, construída sobre a framework de modelagem de agentes do Mesa. Ele simula agentes individuais de predadores e presas que se movimentam e interagem em uma grade onde as presas se reproduzem e os predadores caçam por comida para sobreviver. Os usuários podem configurar populações iniciais, probabilidades de reprodução, consumo de energia e outros parâmetros ambientais através de uma interface web. A simulação oferece visualizações em tempo real, incluindo mapas de calor e curvas de populações, além de registrar dados para análise posterior. Pesquisadores, educadores e estudantes podem estender o modelo, personalizando comportamentos de agentes, adicionando novas espécies ou integrando regras ecológicas complexas. O projeto foi projetado para facilidade de uso, prototipagem rápida e demonstrações educacionais de dinâmicas ecológicas emergentes.
    Recursos Principais do Mesa Predator-Prey Model
    • Simulação de predador e presa baseada em agentes
    • Visualização em tempo real em grade
    • Parâmetros ecológicos ajustáveis
    • Registro e exportação de dados
    • Comportamentos de agentes personalizáveis
  • Uma estrutura de código aberto em JavaScript que possibilita a simulação interativa de sistemas multiagentes com visualização 3D usando AgentSimJs e Three.js.
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    O que é AgentSimJs-ThreeJs Multi-Agent Simulator?
    Esta estrutura de código aberto combina a biblioteca de modelagem de agentes AgentSimJs com o motor gráfico 3D do Three.js para fornecer simulações multiagentes interativas baseadas no navegador. Os usuários podem definir tipos de agentes, comportamentos e regras ambientais, configurar detecção de colisões e gerenciamento de eventos, e visualizar simulações em tempo real com opções de renderização personalizáveis. A biblioteca suporta controles dinâmicos, gerenciamento de cenas e ajuste de desempenho, tornando-a ideal para pesquisa, educação e prototipagem de cenários complexos baseados em agentes.
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