[ad#ad-1]Uma plataforma de modelação de agentes pode ser mais ou menos útil até ser confrontada com a realidade da mudança. O caso do swarm é paradigmático porque quem pretender utiliza-lo hoje em dia num Mac leva com a mensagem de que funciona com Macs PowerPC e que no caso dos Intel funcionará sob o Rosetta (emulação). Sendo que a Apple já mudou de plataforma vai fazer 3 anos, e entretanto já lançou um sistema operativo novo… isto mostra que o Swarm simplesmente está parado no tempo e não tem developers interessados no projecto, infelizmente.

[ad#ad-1]A escrita de documentos científicos e mais propriamente a minha tese está a ser feita em LaTeX. A vantagem? Não tenho que me preocupar com formatações e a inserção de fórmulas matemáticas é muito facilitada. A desvantagem? A curva de aprendizagem inicial é um pouco íngreme, mas pode-se sempre recorrer à inúmera documentação existente online. Um dos recursos muito práticos existentes online particularmente orientado para produção de formulação matemática é o Getting Started with LaTeX, da escola de matemática de Dublin.

Holger Ebel – Tem dois papers interessantes: Dynamics of Social Networks e Scale-Free topology of email networks. Mark Newman – Professor de física na Universidade do Michigan. Este homem é só Redes, Redes, Redes… Ulrike von Luxburg – Faz parte do Max Plank Institute for Biological Cybernetics, tem um artigo técnico de 30 páginas a discutir a utilização de decomposição hierárquica espectral para determinação de comunidades, convenientemente intitulado: A Tutorial on Spectral Clustering. Para além disso o artigo aborda ainda as vantagens e desvantagens de diversos algoritmos de clustering… Mariana Meila – Professora Assistente na Universidade de Washington. O site inclui uma série de artigos sobre Spectral Clustering, alguns que escreveu com Susan Shortreed (ver a seguir) Susan Shortreed – Tem um tese em Learning in Spectral Clustering. e escreveu com Marina Meila “Unsupervised Spectral Learning”. Ambos podem ser encontrados nas publicações sobre Spectral Clustering da Universidade Washington.

Um paper escrito para a Encyclopedia of Complexity and System Science, Springer Verlag, 2008 aborda o problema do formalismo matemático utilizado em simulação de agentes.

Abstract: Many complex systems can be modeled as multiagent systems in which the constituent entities (agents) interact with each other. The global dynamics of such a system is determined by the nature of the local interactions among the agents. Since it is difficult to formally analyze complex multiagent systems, they are often studied through computer simulations. While computer simulations can be very useful, results obtained through simulations do not formally validate the observed behavior. Thus, there is a need for a mathematical framework which one can use to represent multiagent systems and formally establish their properties. This work contains a brief exposition of some known mathematical frameworks that can model multiagent systems. The focus is on one such framework, namely that of finite dynamical systems. Both, deterministic and stochastic versions of this framework are discussed. The paper contains a sampling of the mathematical results from the literature to show how finite dynamical systems can be used to carry out a rigorous study of the properties of multiagent systems and it is shown how the framework can also serve as a universal model for computation.

O PDF está disponível em arXiv:0801.0249v1