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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  MEI

Simulação de Sistemas Sociais (1 º Sem 2018/2019)

Código: M8117
Acrónimo: M8117
Nível: 2º Ciclo
Estruturante: Não
Língua(s) de Ensino: Português
Língua(s) amigável(is):
Ser English-friendly ou qualquer outra língua-friendly, significa que a UC é leccionada numa língua mas que se pode verificar qualquer uma das seguintes condições:
1. Existem materiais de apoio em língua inglesa/outra língua;
2. Existem exercícios, testes e exames em língua inglesa/outra língua;
3. Existe a possibilidade de se apresentar trabalhos escritos ou orais em língua inglesa/outra língua.
1 6.0 9.0 h/sem 9.0 h/sem 9.0 h/sem 9.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 37.0 h/sem 113.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2016/2017
Pré-requisitos A UC destina-se a estudantes de áreas diversas das Engenharias, da Gestão, Economia, Ciências Sociais, Ciências Naturais ou Filosofia.

Conhecimentos de programação de computadores são bem-vindos, mas não são obrigatórios.
Objectivos Dotar os alunos de conhecimentos e competências nas áreas de sociedades artificiais, agentes e simulação social, ciências sociais computacionais, inteligência artificial, abordando-se métodos e técnicas de modelação de sistemas complexos em áreas diversas, tais como nas Engenharias, nas Ciências Sociais e da Gestão. Numa perspectiva integradora de competências, são estudados problemas em domínios interdisciplinares, especialmente em casos menos susceptíveis de resolução através de abordagens clássicas e analíticas, onde a simulação computacional desempenha um papel crucial. É dada ainda relevância à construção de modelos de simulação em contextos espaciais, através de sistemas de informação geográficos.
Programa 1. Conceitos básicos de modelação e simulação numérica: simulação DEV.

2. Fundamentos da simulação social: papel da experimentação; papel dos modelos em domínios interdisciplinares; características da modelação baseada em agentes.

3. Fundamentos de Sistemas Multiagentes na Inteligência Artificial; Introdução às metodologias das Ciências Sociais.

4. A simulação social como método: estudos de caso; verificação e validação; estratégias de simulação.

5. Ambientes de simulação social: ferramentas e ambientes; Repast; NetLogo; programação em NetLogo.

6. Noções de complexidade: autoorganização e emergência; autómatos celulares.

7. Redes sociais: conceitos gerais; redes aleatórias simples e de Erdos-Renyi; redes de pequenos mundos; scale-free networks;  

8. SIGs e simulação social. A extensão SIG em NetLogo. Exemplos.

9. Estratégias e técnicas de verificação/validação, alinhamento e replicação de simulações sociais.

10. Seminários diversos de aplicações.
Processo de avaliação A avaliação é contínua, incluindo:

- Assiduidade nas aulas, com ponderação de 5% na nota final.
- mini-testes individuais com ponderação de 40%
- Projecto em grupo (55%) com eventual apresentação prévia de seminário.

A médias dos testes e o projecto têm notas mínimas de 35%.

Para o aluno ter nota máxima na assiduidade terá que participar em 70% das aulas.
Processo de ensino-aprendizagem Três horas por semana de módulos de aulas teóricas-práticas, práticas-laboratoriais e seminários. As aulas teóricas recorrem ao método expositivo. As aulas práticas-laboratoriais consistem na utilização dos recursos computacionais para experimentação com plataformas de simulação social. Os seminários podem incluem apresentações dos alunos, organizados em grupos ou de investigadores convidados.
Observações O processo de avaliação do seminário e do projecto de simulação social tem subjacente os seguintes pressupostos:

1. São formados grupos de 3 alunos
2. Os grupos escolhem o seu próprio tema de projecto de simulação social, baseados na literatura da especialidade.
3. Os grupos apresentam e discutem com o docente a sua proposta para o projecto de simulação social, cujo objectivo mais frequente é a replicação ou extensão de uma simulação descrita num artigo da literatura científica da área.
4. A escolha final do tema do projecto de simulação social é também validada pelo docente.

Tendo em conta que o objectivo da UC é dotar os alunos de competências para construir modelos, o carácter interdisciplinar da UC possibilita a utilização da matéria aí leccionada em qualquer UC do curso de Mestrado. As UCs seguintes podem interagir e/ou tirar partido desta UC de forma mais directa:

- Aprendizagem Automática
- Jogos por Computador
- Gestão do Conhecimento e Comportamento Organizacional

Indicam-se ainda, seguidamente, algumas UCs anteriores, tipicamente de licenciatura, com matéria relevante para esta UC, embora não se justifique qualquer precedência:

- UCs de programação (Introdução à Programação, Programação Orientada por Objectos, Programação Concorrente e Distribuída, Engenharia de Software)
- UCs de Inteligência Artificial (Inteligência Artificial, Tecnologias para Sistemas Inteligentes)
Bibliografia básica Simulation Modelling and Analysis. Averill M. Law, New York : McGraw-Hill, 1991.

An Introduction to Agent-Based Modeling, By Uri Wilensky and William Rand, MIT Press, 2015.

NetLogo User Manual, http://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/.

Artigos técnicos diversos a indicar pelo docente.
Bibliografia complementar Agent-Based and Individual-Based Modeling: A Practical Introduction. Railsback, Steven F. and Grimm, Volker, Princeton University Press: Princeton, NJ, 2011.

Agent-Based Models, Nigel Gilbert, Sage Publications, 2008.

NetLogo Models Library, biblioteca de modelos do NetLogo e respectiva documentação, vide http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/

NetLogo GIS Extension, http://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/gis.html

Simulation for the Social Scientist. Nigel Gilbert and Klaus Troitzsch, Open University Press, Second Edition, 2005.

Simulating Social Complexity, A Handbook. Series: Understanding Complex Systems, Edmonds, Bruce; Moss, Scott (Eds.), Springer-Verlag, 2013.

Artigos técnicos diversos a indicar pelo docente.