| Ementa/Descrição: |
OBJETIVOS+METODOLOGIA:
Discutir uma visão geral prática das técnicas de modelagem e simulação utilizadas na pesquisa de desenvolvimento urbano. O desenvolvimento urbano e a migração das áreas rurais para as áreas urbanas causam impactos socioeconômicos e ambientais severos na qualidade de vida das cidades. Questões cruciais políticas públicas aparecem em temas como mobilidade, segurança, saúde e educação. A abordagem de estudo desses fenômenos é baseada na elaboração de modelos computacionais que permitam simular e analisar os fatores físicos, socioeconômicos e institucionais que afetam o desenvolvimento urbano com vistas ao estabelecimento de políticas públicas. Especial atenção é dedicada a modelos de autômatos celulares e a modelos baseados em agentes, incluindo questões práticas de implementação, validação e calibração em aplicações relativas a fenômenos urbanos.
CONTEÚDO:
Aspectos teóricos de modelagem de fenômenos urbanos: Abordagem ecológica, Abordagem social, Abordagem neoclassica, Abordagem comportamental; Fenômenos urbanos e políticas públicas: Desenvolvimento urbano, Mobilidade
Segurança pública, Saúde pública, Educação; Modelos de autômatos celulares: Características conceituais, Aplicação em fenômenos urbanos, Definições de vizinhança nos modelos, Análise de propriedades, Simulação dos modelos, Validação e calibração; Modelos baseados em agentes: Características conceituais, Aplicação em fenômenos urbanos, Definições de vizinhança nos modelos, Análise de propriedades, Simulação dos modelos, Validação e calibração.
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| Referências: |
BÁSICA:
Liu, Y. Modelling Urban Development with Geographical Information Systems and Cellular Automata, CRC Press, 2008.
Bilotta, E., Pantano, P. Cellular Automata and Complex Systems: Methods for Modeling Biological Phenomena. Information Science Reference - Imprint of: IGI Publishing, 2010.
COMPLEMENTAR:
Jordan, R., Birkin, M., Evans, A. Agent-Based Simulation Modelling of Housing Choice and Urban Regeneration Policy. Artigo em Multi-Agent-Based Simulation XI: International Workshop, MABS 2010, Toronto, Canada, May 11, 2010, Revised Selected Papers. Springer Berlin Heidelberg, 2011.
PERIÓDICOS CIENTÍFICOS E OUTROS:
Feng, Y., Liu, Y., Tong, X., Liu, M., Deng, S.. Modeling dynamic urban growth using cellular automata and particle swarm optimization rules. Landscape and Urban Planning, Volume 102, Edição 3, Páginas 188-196, 2011.
Batty, M., DeSyllas, J., Duxbury, E. The discrete dynamics of small-scale spatial events: Agent-based models of mobility in carnivals and street parades. Int J Geogr Inf Sci 17: 673–697, 2002.
Blue, V.J., Adler, J.L. Emergent fundamental pedestrian flows from cellular automata microsimulation. Transport Res Rec 1644:29–36, 1998.
Bonabeau, E. Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. Proc Natl Acad Sci USA 99:7280–7287, 2002.
Crooks, A.T., Malleson, N., Wise, S. and Heppenstall, A. Big Data, Agents and the City, in Schintler, L.A. and Chen, Z. (eds.), Big Data for Urban and Regional Science, Routledge, New York, NY, pp. 204-213, 2018.
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