UM MODELO DE SIMULAÇÃO BASEADO EM AGENTES EVOLUTIVOS PARA APRENDIZAGEM COLABORATIVA
Autor(es):
LEITÃO, MÁRIO JOSÉ MAIA
Palavras Chaves:
Não informado
Ano de Publicação:
2014
Resumo:
Os estudos sobre inovação com foco em redes têm enfatizado
principalmente o papel das redes na difusão da inovação. O que não foi
destacado é a forma como a estrutura da rede afeta o processo e a velocidade da
inovação focada nas empresas e na co-evolução. Modelos que utilizam métodos de
simulação tornaram-se ferramentas úteis para obter ideias sobre como as
estruturas de rede de cooperação afetam o processo de inovação, uma vez que as
simulações não são limitadas aos problemas de coleta de dados empíricos.
Deseja-se saber como as capacidades tecnológicas das empresas evoluem em um
sistema que se configura em uma rede de relacionamento entre agentes que buscam
deliberadamente a inovação e onde exista fluxo de conhecimento e capacidade de
absorção deste conhecimento por estes atores. Para responder essa indagação,
busca-se principalmente analisar como ocorre a co-evolução das capacidades
inovativas entre os agentes que se relacionam em rede. Foi então construído um
modelo de simulação que represente o processo de co-evolução inovativa da rede,
foi desenvolvida uma aplicação computacional (SimulInova) com as
características apresentadas no modelo de co- evolução; foram definidas medidas
de cooperação, redes de cooperação e taxas de absorção de conhecimento tecnológico
pela interação entre pares de empresas que cooperam de forma assimétrica e por
fim examinou-se o efeito da estrutura de rede sobre a inovação e sua difusão.
Empregou-se o método quase-experimental por meio da simulação computacional,
baseada em agentes evolucionários para verificar os resultados de comportamento
das redes. Como resultados da pesquisa identificou-se que quanto maior as taxas
de densidade de rede e de pareamento entre empresas, mais elas melhoram suas
capacidades tecnológicas e co-evoluem. Sendo que o primeiro está inversamente
relacionado ao tempo necessário para evolução e o segundo está diretamente
relacionado à ascensão a níveis maiores de capacidade tecnológica. Aponta- se
como principal limitação do estudo, a não utilização dos custos para evolução e
das receitas geradas em decorrência de novos patamares de capacidadestecnológicas.
Palavras-chave: Simulação; Simulação baseada em agentes; Redes; Algoritmos evolutivos;
Capacidade de absorção.
Abstract:
Studies on innovation
networks have mainly emphasized the role of networks in the diffusion of
information and knowledge. What was not highlighted is how the network
structure affects the process and the speed of innovation on business and
co-evolution. Models using simulation methods have become useful tools to
obtain ideas about how the structures of cooperation network affect the
innovation process, since the simulations are not limited to problems of
empirical data collection. In this dissertation it is evaluated how
technological capabilities of enterprises evolve into a system that is
configured in a network of relationships between agents who deliberately seek
to innovate and where there is flow of knowledge and capacity to absorb it by
these actors. It is mainly analyzed how the co-evolution of innovative
capabilities among agents associated network occurs. It is constructed a
simulation model that represents the process of innovative co-evolution of
network, we developed a computer application (SimulInova) with the
characteristics presented in the co-evolution model; measures of cooperation,
cooperation networks and exchange of technological knowledge absorption by the
interaction between pairs of firms that cooperate asymmetrically and finally it
was examined the effect of network structure on innovation and its diffusion.
We used the quasi-experimental method by computer simulation, based on
evolutionary agents to verify the results of the network performance. As survey
results it is identified that the higher rates of network density and pairing
between companies, the more they improve their technological capabilities and
co-evolve. The first of which is inversely related to the time needed for
evolution and the second is directly related to the rise to higher levels of
technological capability. It is pointed out as the main limitation of the
study, the costs for non-use developments and revenues due to new heights of
technological capabilities.
Keywords: Simulation;
Agent based simulation; Networks; Evolution algorithms, Dynamic capabilities.
Tipo do Trabalho:
Dissertação
Referência:
LEITÃO, MÁRIO JOSÉ MAIA. UM MODELO DE SIMULAÇÃO BASEADO EM AGENTES EVOLUTIVOS PARA APRENDIZAGEM COLABORATIVA. 2014. 98 f. Dissertação (Mestrado Acadêmico ou Profissional em 2014) - Universidade Estadual do Ceará, , 2014. Disponível em: Acesso em: 18 de abril de 2024
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