Do Código à Interação Visual: Um Mapeamento Sistemático da Literatura como Base para a Plataforma de Simulação MAVIS
Resumo
A simulação de mobilidade urbana é uma ferramenta poderosa para o planejamento das cidades, mas sua aplicação é limitada por plataformas que exigem programação avançada, criando uma barreira para especialistas de domínio. Para validar esta lacuna de acessibilidade, um mapeamento sistemático da literatura analisou 426 artigos, investigando paradigmas de interação, domínios e tecnologias. Os resultados revelam que a maioria das ferramentas é baseada em código (50.16%), que o público principal são pesquisadores em detrimento de praticantes, e que a edição de lógica visual é extremamente rara (1.64%). Diante disso, este artigo propõe o MAVIS, uma plataforma no-code informada por estas lacunas, que une o motor Godot a um framework BDI (MASPY) para Desenvolver uma solução que proporcione uma experiência de aprendizado fluida para o usuário, através de um editor de comportamento visual.
Referências
Iskandar, R., Dugdale, J., Beck, E., and Cornou, C. (2024). Agent-based simulation of seismic crisis including human behavior: application to the city of beirut, lebanon. Simulation: Transactions of the Society for Modeling and Simulation International, 100(4):357–377. DOI: 10.1177/0037549723119460
Kitchenham, B. and Charters, S. (2007). Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering. Technical Report EBSE-2007-01, Keele University and University of Durham. Version 2.3.
Law, A. M. (2014). Simulation Modeling and Analysis. McGraw-Hill Education, 5th edition.
Li, Q., Peng, Z., Feng, L., Zhang, Q., Xue, Z., and Zhou, B. (2023). MetaDrive: Composing diverse driving scenarios for generalizable reinforcement learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45(3):3461–3475. DOI: 10.1109/TPAMI.2022.3190471
Mellado, A. L. L., Fidler, I. G., Borges, A. P., and Alves, G. V. (2023). MASPY: Towards the Creation of BDI Multi-Agent Systems. In Anais do XVII Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e Aplicações, pages 106–117, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC. DOI: 10.5753/wesaac.2023.33440
Nguyen, J., Powers, S. T., Urquhart, N., Farrenkopf, T., and Guckert, M. (2021). An overview of agent-based traffic simulators. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 12:100486. DOI: 10.1016/j.trip.2021.100486
Qiao, Q., Cheung, C., Yunusa-Kaltungo, A., Manu, P., Cao, R., and Yuan, Z. (2023). An interactive agent-based modelling framework for assessing COVID-19 transmission risk on construction site. Safety Science, 168:106312. DOI: 10.1016/j.ssci.2023.106312
Soltaninejad, M., Noorzai, E., and Faraji, A. (2025). Enhancing the level of confidence in the safe fire evacuation operation employing a combination of BIM and fuzzy TOPSIS method. Smart and Sustainable Built Environment. Published online April 2023. To be published in Vol. 14, No. 1, 2025. DOI: 10.1108/SASBE-11-2022-0258
Zhang, A., Zhen, Q., Zheng, C., Li, J., Zheng, Y., Du, Y., Huang, Q., and Zhang, Q. (2023). Assessing the impact of architectural and behavioral interventions for controlling indoor COVID-19 infection risk: An agent-based approach. Journal of Building Engineering, 74:106807. DOI: 10.1016/j.jobe.2023.106807
Çelik Maşalacı, B. and Zorba, Y. (2023). An application of agent-based traffic flow model for maritime safety management evaluation. International Journal of Maritime Engineering, 165(A1). Published online April 2023. DOI: 10.5750/ijme.v165iA1.1172
