Simulação baseada em agentes para a gestão de recursos hídricos
Resumo
Este artigo tem como objetivo apresentar o estudo sobre a gestão participativa de recursos hídricos a partir de simulações desenvolvidas no ambiente multiagente NetLogo. Desta maneira, o trabalho utiliza o ambiente para simular a situação social modelada que compreende agentes atuantes como agricultores, empresários, prefeitos, vereadores, membros de ONGs e fiscais ambientais em busca da gestão de suas interações profissionais em prol do uso e distribuição mais eficientes da água, visando a diminuição da poluição com boas práticas. O sistema multiagentes apresentado assume papel fundamental na resolução do problema proposto, provendo informações e indicadores relevantes para o estudo e prevenção dos impactos da agricultura no meio ambiente.Referências
Bontempo, A. F., Carneiro, G. D., Guimarães, F. A., Dos Reis, M. R., Silva, D. V., Rocha, B. H., Souza, M. F., and Sediyama, T. (2016). Residual tembotrione and atrazine in carrot. Journal of Environmental Science and Health, Part B, 51(7):465–468.
Dellamatrice, P. M. and Monteiro, R. T. (2014). Principais aspectos da poluição de rios brasileiros por pesticidas. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 18(12):1296–1301.
Drogoul, A. and Ferber, J. (1992). Multi-agent simulation as a tool for modeling societies: Application to social differentiation in ant colonies. In European Workshop on Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent World, pages 2–23. Springer.
Leitzke, B., Farias, G., Melo, M., Gonçalves, M., Born, M., Rodrigues, P., Martins, V., Barbosa, R., Aguiar, M., and Adamatti, D. (2019). Sistema multiagente para gestão de recursos hıdricos: Modelagem da bacia do são gonçalo e da lagoa mirim. In Anais do X Workshop de Computação Aplicada a Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, pages 87–96. SBC.
Millington, I. and Funge, J. (2009). Artificial intelligence for games. CRC Press.
Teixeira, J. R. B., Ferraz, C. E. d. O., Couto Filho, J. C. F., Nery, A. A., and Casotti, C. A. (2014). Intoxicações por agrotóxicos de uso agrícola em estados do nordeste brasileiro, 1999-2009. Epidemiologia e Serviços de Saúde, 23:497–508.
Wilensky, U. et al. (1999). Center for connected learning and computer-based modeling. In NetLogo. Northwestern University.
Dellamatrice, P. M. and Monteiro, R. T. (2014). Principais aspectos da poluição de rios brasileiros por pesticidas. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 18(12):1296–1301.
Drogoul, A. and Ferber, J. (1992). Multi-agent simulation as a tool for modeling societies: Application to social differentiation in ant colonies. In European Workshop on Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent World, pages 2–23. Springer.
Leitzke, B., Farias, G., Melo, M., Gonçalves, M., Born, M., Rodrigues, P., Martins, V., Barbosa, R., Aguiar, M., and Adamatti, D. (2019). Sistema multiagente para gestão de recursos hıdricos: Modelagem da bacia do são gonçalo e da lagoa mirim. In Anais do X Workshop de Computação Aplicada a Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, pages 87–96. SBC.
Millington, I. and Funge, J. (2009). Artificial intelligence for games. CRC Press.
Teixeira, J. R. B., Ferraz, C. E. d. O., Couto Filho, J. C. F., Nery, A. A., and Casotti, C. A. (2014). Intoxicações por agrotóxicos de uso agrícola em estados do nordeste brasileiro, 1999-2009. Epidemiologia e Serviços de Saúde, 23:497–508.
Wilensky, U. et al. (1999). Center for connected learning and computer-based modeling. In NetLogo. Northwestern University.
Publicado
07/07/2020
Como Citar
PEREIRA, Julia P. C.; ADAMATTI, Diana F.; BARBOSA, Raquel M..
Simulação baseada em agentes para a gestão de recursos hídricos. In: WORKSHOP-ESCOLA DE SISTEMAS DE AGENTES, SEUS AMBIENTES E APLICAÇÕES (WESAAC), 14. , 2020, Evento Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2020
.
p. 244-249.
ISSN 2326-5434.
DOI: https://doi.org/10.5753/wesaac.2020.33397.
