Geração de eventos que seguem uma distribuição de lei de potência em ambientes geograficamente distribuídos - Oliveira, Douglas Nogueira (2011)
Uma lei de potência define que a probabilidade de um evento r ocorrer, denotada por P(r), varia com o inverso de uma potência de r, ou seja, P(r) ? r -µ. Leis de potência estão presentes desde a biologia a ciências sociais, portanto o desenvolvimento de métodos e modelos para gerar eventos que seguem uma lei de potência tem sido assunto de investigação científica. Uma das características determinantes para a geração de eventos que seguem uma distribuição lei de potência e que, de uma maneira ou de outra, está incorporada nestes modelos, é o que ficou conhecido por "ligação preferencial". De forma simplória, pode-se dizer que a probabilidade de um evento ocorrer em um determinado local é diretamente proporcional a quantidade de eventos que já ocorreram naquele local. Muitos geradores encontrados na literatura baseiam-se em uma única função implementa a "ligação preferencial" e suas variações, embora esta abordagem seja eficiente em termos de acurácia, ela restringe o poder de representação do modelo e não permite explorá-lo como ferramenta para a completa compreensão da dinâmica que rege a geração destes eventos na natureza. Em particular, acreditamos ser necessário enfocar o papel da dinâmica interativa entre os agentes que contribuem para a geração dos eventos que seguem uma distribuição de lei de potência, pois buscamos compreender como modelos multi-agentes podem ser criados, adaptados ou customizados e dominados de forma que os eventos gerados por eles sigam uma lei de potência. Um primeiro passo nessa investigação é analisar modelos multi-agentes já existentes com o intuito de verificar em que circunstâncias e quais características lhe são peculiares para que o ranque de eventos gerados por tais modelos siga uma lei de potência. Inserimos novas características nos modelos implementados e analisamos o impacto destas alterações nos resultados. Palavras chave: Lei de Potência, Ant Colony Optimization, Sistemas Multi-agentes