Módulo Investigando: A Primeira Etapa¶
Introdução¶
O Módulo Investigando foi a fase inicial do nosso trabalho, onde consistiu em aulas teóricas que nos proporcionaram um primeiro contato com sistemas multiagentes e suas diversas ramificações.
O principal objetivo desta etapa foi capacitar a equipe para realizar pesquisas mais aprofundadas sobre um tópico específico. Com isso, selecionamos o seguinte tema de pesquisa: Sistemas Multiagentes (SMA) e Swarm no Domínio Hospitalar.
Este documento, por sua vez, serve como um registro da nossa investigação inicial e da coleta de periódicos sobre o tema.
Objetivos¶
Os objetivos desta etapa foram focados na busca e no aprofundamento de conteúdos relacionados ao tema. Nosso foco inicial foi em conceitos de sistemas multiagentes que pudessem se correlacionar com o nosso tópico, como:
- Comportamental: a forma como os agentes reagem e interagem.
- Intencionalidade: a capacidade dos agentes de agir com propósito.
- Swarm: a coordenação de um grande número de agentes simples.
Com base nesses conceitos, realizamos pesquisas de artigos, livros e documentos científicos para gerar ideias para a formulação do problema que será solucionado na próxima fase.
Para atingir essa meta, definimos os seguintes objetivos específicos: - Mapear artigos, frameworks, dados e métodos relevantes. - Consolidar strings de busca e um protocolo reprodutível de revisão.
Pesquisa Bibliográfica por Guilherme Leal¶
| Etapa | Descrição | Resultado |
|---|---|---|
| 1. Estabelecer o Tema | Definição do foco da pesquisa | Sistemas Multiagentes e Swarm aplicados ao domínio hospitalar |
| 2. Especificar uma Questão | Pergunta guia para a investigação | Como sistemas multiagentes e swarm podem apoiar hospitais em tarefas de agendamento, fluxo de pacientes e emergências? |
| 3. Identificar Palavras-chave | Termos relevantes para busca | - Multi-agent systems - Hospital - Healthcare - Patient flow - Emergency - Swarm - Scheduling |
| 4. Identificar Autores | Principais especialistas na área | Autores dos artigos analisados, como Franz Rothlauf, além de trabalhos clássicos de Wooldridge (fundamentos de agentes) |
| 5. Estabelecer Strings de Busca | Combinações de palavras-chave | - “multi agent systems” for hospitals - "multi agent systems" AND "planning" AND "swarm" AND "hospital healthcare" - multi agent system for hospital surge capacity - "Patient" AND "Flow" AND "multiagent" - ("Hospital" OR "Healthcare") AND "emergency" AND "multiagent" - "Swarm" AND "Attack" AND "Simulation" AND "Hospital" AND "multiagent" |
| 6. Escolher Bases Científicas | Bases de busca | Google Scholar, IEEE, Scopus |
| 7. Realizar as Buscas | Execução das buscas | Resultados variando de ~264 a ~27.500 dependendo da string |
| 8. Manter Rastreabilidade | Registro de bases, strings, filtros, retornos | Anotado no quadro de strings acima |
| 9. Critérios de Inclusão | Critérios de seleção | Artigos aplicados ao contexto hospitalar, saúde e emergências |
| 10. Critérios de Exclusão | Critérios de descarte | Aplicações militares sem vínculo hospitalar, smart cities fora de saúde, áreas industriais não relacionadas |
| 11. Aplicar Critérios | Filtragem | Selecionados 6 principais artigos para análise aprofundada |
| 12. Ler Resumos | Refinamento | Abstracts lidos para confirmar aderência ao tema |
| 13. Apresentar Referências Finais | Conjunto de referências | - Evaluation of a Multi-Agent System for Hospital Patient Scheduling - Scheduling Patients in Hospitals Based on Multi-agent Systems - Patient Flow Control Using Multi-Agent Systems - Patient and Staff Scheduling Multi-Agent System - Implementing Multi-agent System for Dispatch and Control of Emergency Medical Care Ambulances - BioWar: Scalable Agent-Based Model of Bioattacks |
Fonte: Guilherme Leal
Pesquisa Bibliográfica por Pablo Guilherme¶
| Etapa | Descrição | Resultado |
|---|---|---|
| 1. Estabelecer o Tema | Definição do foco da pesquisa | Simulações de contágio de doenças com sistemas multiagentes relacionados a SWARM |
| 2. Especificar uma Questão | Elabore uma pergunta guia para a investigação | Como descrever/simular o contágio de uma doença com SWARM? |
| 3. Identificar Palavras-chave | Liste os termos mais relevantes para a busca | - Multiagent systems - Contagion simulation - Disease spread - Swarm - Behavior - Epidemic modeling |
| 4. Identificar Autores | Principais especialistas na área | Os artigos selecionados são de autores diferentes, não notei um unico autor especifico como principal autor da área |
| 5. Estabelecer Strings de Busca | Combinações de palavras-chave | A string de busca foi montada a partir das palavras chaves e alguns sinônimos |
| 6. Escolher Bases Científicas | Base onde será realizada a busca | Google Scholar |
| 7. Realizar as Buscas | Buscas na base usando as strings de busca | String utilizada: ("multi-agent systems" OR "multiagent systems") AND ("contagion simulation" OR "epidemic modeling" OR "disease spread" OR "contagion dynamics") AND ("swarm" OR "swarm intelligence" OR "swarm behavior") |
| 8. Manter Rastreabilidade | Registro da base consultada, string utilizada, filtros aplicados e numero de retornos | String utilizada: ("multi-agent systems" OR "multiagent systems") AND ("contagion simulation" OR "epidemic modeling" OR "disease spread" OR "contagion dynamics") AND ("swarm" OR "swarm intelligence" OR "swarm behavior") Resultados: 256 Devido ao número de resultados e a quantidade de artigos após os critérios não achei necessária mudança na string de busca |
| 9. Critérios de Inclusão | Critérios para seleção de artigos | Possuir informações que tangem a simulação de contágio de doenças utilizando SMA Swarm |
| 10. Critérios de Exclusão | Critérios para descartar artigos | Não ser relacionado ao tema e ou possuir um contexto extremamente específico, não ser um artigo |
| 11. Aplicar Critérios | Filtragem das referências com base nos critérios | - Information coevolution spreading model and simulation based on self-organizing multi-agents - ~~Optimal Control Theory in Multi-Agent Systems with Stochastic Dynamics~~ - Research on Multi-Agent Simulation of Epidemic News Spread Characteristics - COVID-19 Spread Simulation in a Crowd Intelligence Network |
| 12. Ler Resumos | Leitura e refinamento da seleção de referencias | 3 artigos foram mantidos para leitura na íntegra devido ao tema ser focado na simulação de contágio, o artigo descartado tinha um tema mais focado em representar o contágio a partir de equações |
| 13. Apresentar Referências Finais | Apresentação das referencias selecionadas | - Information coevolution spreading model and simulation based on self-organizing multi-agents - Research on Multi-Agent Simulation of Epidemic News Spread Characteristics - COVID-19 Spread Simulation in a Crowd Intelligence Network |
Fonte: Pablo Guilherme
Os artigos selecionados analisam como sociedades e grupos de agentes reagem diante da propagação de uma epidemia, destacando os mecanismos de interação entre indivíduos e a forma como essas interações aceleram ou retardam a disseminação de doenças. Além do contágio biológico, os trabalhos também abordam a circulação de informações sobre a epidemia, mostrando como fatores como confiança nas notícias, número de contatos sociais e intensidade da rede influenciam o ritmo do espalhamento de rumores ou alertas. Outro ponto relevante é a incorporação de aspectos emocionais e comportamentais: no caso da COVID-19, por exemplo, modelos de redes de inteligência coletiva relacionam estados emocionais (indiferença, preocupação, medo, apatia) com os níveis de proteção individual, afetando diretamente a dinâmica de transmissão.
Embora nenhum dos artigos faça menção direta ao ambiente JADE, escolhido pelo grupo para o desenvolvimento do projeto, todos trazem contribuições importantes para a compreensão do comportamento de sistemas multiagentes aplicados a epidemias. Eles apresentam modelos matemáticos e computacionais, como redes de pequeno mundo, modelos multi-camada e estruturas de agentes digitais, que descrevem a evolução de infecções e a difusão de informações. Essas formulações podem servir de base para orientar a modelagem e a parametrização do projeto, fornecendo equações e conceitos capazes de enriquecer a simulação de epidemias e apoiar a construção de cenários mais realistas.
Pesquisa Bibliográfica por Pedro Lucas¶
| Etapa | Descrição | Resultado |
|---|---|---|
| 1. Estabelecer o Tema | Definição do foco da pesquisa | Simulações de contágio de doenças com sistemas multiagentes relacionados a SWARM e defesas com agentes intencionais |
| 2. Especificar uma Questão | Elabore uma pergunta guia para a investigação | Como as doenças se comportam e se proliferam durante o contato diário de pessoas durante situações normais e emergenciais |
| 3. Identificar Palavras-chave | Liste os termos mais relevantes para a busca | - Multiagent systems - Attack - Chaos - Hospital - Healthcare - Swarm - Behavior |
| 4. Identificar Autores | Principais especialistas na área | Durante minhas pesquisas, meu foco foi destinado a encontrar artigos que pudessem se relacionar com ambos lados, tanto do hospital quanto de agentes comportamentais em situações de doenças |
| 5. Estabelecer Strings de Busca | Combinações de palavras-chave | A string de busca foi montada a partir das palavras chaves e alguns sinônimos |
| 6. Escolher Bases Científicas | Base onde será realizada a busca | - Google Scholar - IEEE |
| 7. Realizar as Buscas | Buscas na base usando as strings de busca | String utilizadas: - ("Patient" AND "Flow" AND "multiagent") - (("Hospital" OR "Healthcare") AND "Chaos" AND "multiagent") - (("Hospital" OR "Healthcare") AND "emergency" AND "multiagent") - ("Swarm" AND "Attack" AND "Simulation" AND "Hospital" AND "multiagent") |
| 8. Manter Rastreabilidade | Registro da base consultada, string utilizada, filtros aplicados e numero de retornos | String utilizadas: - ("Patient" AND "Flow" AND "multiagent") -> 15.000 resultados e 3 artigos separados. - (("Hospital" OR "Healthcare") AND "Chaos" AND "multiagent") -> 1.770 resultados e 1 artigo separado. - (("Hospital" OR "Healthcare") AND "emergency" AND "multiagent") -> 13.100 artigos e 1 artigo separado. - ("Swarm" AND "Attack" AND "Simulation" AND "Hospital" AND "multiagent") -> 264 resultados e 2 artigos separados. |
| 9. Critérios de Inclusão | Critérios para seleção de artigos | Possuir informações sobre agendamento e ciclo de pacientes, assim como movimentação e interações de dia-a-dia representado em MAS. Fora isso, número de citação foi observado, mas não como um critério deterministico |
| 10. Critérios de Exclusão | Critérios para descartar artigos | Não ser relacionado ao tema. |
| 11. Aplicar Critérios | Filtragem das referências com base nos critérios | - BioWar: scalable agent-based model of bioattacks - An Intelligent real-time scheduler for out-patient clinics: A multi-agent system model - Research on Multi-Agent Simulation of Epidemic News Spread Characteristics - Deep Reinforcement Learning Interdependent Healthcare Critical Infrastructure Simulation model for Dynamically Varying COVID-19 scenario – A case study of a Metro City - Patient and Staff Scheduling Multi-Agent System - Patient Flow Control Using Multi-Agent Systems |
| 12. Ler Resumos | Leitura e refinamento da seleção de referencias | Todos acima foram selecionados como pertinentes ao tema em questão, porém 2 foram lidos na integra, com os outros na fila para serem usados como referencia durante o desenvolvimento |
| 13. Apresentar Referências Finais | Apresentação das referencias selecionadas | - BioWar: scalable agent-based model of bioattacks - An Intelligent real-time scheduler for out-patient clinics: A multi-agent system model |
Fonte: Pedro Lucas
Durante a pesquisa, dividi o trabalho em duas frentes distintas para explorar diferentes ângulos do nosso tema.
Na primeira frente, meu foco foi nos hospitais. A ideia era entender como agentes movidos por intencionalidade poderiam atuar nesse ambiente. O principal objetivo era analisar como eles poderiam gerenciar o estresse e a demanda de múltiplos pacientes de forma simultânea.
A segunda frente me direcionou para a perspectiva do paciente, modelando-o como um agente. Nela, meu enfoque foi no conceito de Swarm e no comportamento dos agentes. Eu explorei como eles se comportariam em um ambiente hospitalar e, principalmente, como a proliferação de doenças poderia ser simulada.
A pesquisa me levou ao BioWar: scalable agent-based model of bioattacks. Este estudo me ofereceu uma visão ampla e profunda sobre nosso primeiro foco de desenvolvimento: o comportamento das pessoas. O artigo descreve um modelo de simulação que inclui 4 doenças resultantes de ataques e 58 doenças naturais, além de fatores de risco e outros tópicos que serão essenciais na estruturação do nosso problema.
Pesquisa Bibliográfica por Cainã Freitas¶
| Etapa | Descrição | Resultado |
|---|---|---|
| 1. Estabelecer o Tema Definição do foco da pesquisa | Definição do foco da pesquisa | Modelagem de crises epidêmicas e situações caóticas em hospitais usando sistemas multiagentes e swarm intelligence para avaliação de riscos e segurança. |
| 2. Especificar uma Questão Elaborar uma pergunta guia para a investigação | Elabore uma pergunta guia para a investigação | Como sistemas multiagentes e swarm intelligence podem simular e mitigar riscos em epidemias, ataques biológicos e situações de caos hospitalar? |
| 3. Identificar Palavras-chave | Termos relevantes para busca | - Multi-agent systems - Epidemic - Contagion - Chaos - Risk management - Hospital - Healthcare - Swarm - Security - Simulation |
| 4. Identificar Autores | Principais especialistas na área | Durante minhas pesquisas, meu foco foi direcionado a encontrar artigos que apresentassem uma correlação entre o domínio hospitalar e o comportamento de agentes em cenários de crise e epidemias. Busquei materiais que tratassem tanto da dinâmica de contágio e proliferação de doenças quanto das respostas hospitalares em situações de caos, risco e emergência, utilizando sistemas multiagentes e swarm intelligence como base de modelagem e simulação. |
| 5. Estabelecer Strings de Busca | Combinações de palavras-chave | As strings foram montadas a partir dos termos-chave e variações semânticas para capturar literatura de epidemias e caos hospitalar. |
| 6. Escolher Bases Científicas | Bases de busca | - Google Scholar |
| 7. Realizar as Buscas | Buscas na base usando as strings de busca | String utilizadas: - ("multi-agent systems" OR "swarm") AND ("risk management" OR "disaster response") AND ("healthcare" OR "hospital") - ("multi-agent systems" OR "multiagent") AND ("contagion dynamics" OR "disease spread") AND ("healthcare system" OR "hospital network") - ("hospital" OR "healthcare") AND ("chaos" OR "complex systems") AND ("multi-agent systems" OR "swarm intelligence") - ("hospital resilience" OR "healthcare resilience") AND ("multi-agent systems" OR "swarm intelligence") |
| 8. Manter Rastreabilidade | Registro da base consultada, string utilizada, filtros aplicados e numero de retornos | String utilizadas: - ("multi-agent systems" OR "swarm") AND ("risk management" OR "disaster response") AND ("healthcare" OR "hospital") -> 13.200 resultados e 2 artigos separados. - ("multi-agent systems" OR "multiagent") AND ("contagion dynamics" OR "disease spread") AND ("healthcare system" OR "hospital network") -> 96 resultados e 1 artigo separado. - ("hospital" OR "healthcare") AND ("chaos" OR "complex systems") AND ("multi-agent systems" OR "swarm intelligence") -> 11800 resultados e 1 artigo separado. - ("hospital resilience" OR "healthcare resilience") AND ("multi-agent systems" OR "swarm intelligence") -> 25 resultados e 1 artigo separado. |
| 9. Critérios de Inclusão | Critérios para seleção de artigos | Possuir informações sobre contágio de doenças, da crise epidemica ou do caos gerado por ela, com foco em previsão e simulação de sistemas |
| 10. Critérios de Exclusão | Critérios para descartar artigos | Não ser relacionado ao tema. |
| 11. Aplicar Critérios | Filtragem das referências com base nos critérios | - Simulating Robotic Swarms for Emergency Medical Logistics: A Multi-Agent Systems Approach - ~~An agent-based simulation study on the effect of ambulance dispatch policies on patient mortality in hospital systems: a disaster response test case~~ - ~~Disaster Resilience of hospitals considering emergency ambulance services~~ - A Multi-Agent System for Simulating the Spread of a Contagious Disease. - ~~Swarm Intelligence Based Multi-Agent Communication Model for Securing Healthcare Ecosystem~~ |
| 12. Ler Resumos | Refinamento da seleção | Os artigos selecionados foram avaliados pelos resumos, com prioridade para os que combinam mais com simulação de epidemias. |
| 13. Apresentar Referências Finais | Conjunto de referências | - A Multi-Agent System for Simulating the Spread of a Contagious Disease. - Simulating Robotic Swarms for Emergency Medical Logistics: A Multi-Agent Systems Approach |
Fonte: Cainã Freitas
Os artigos selecionados exploram como sistemas multiagentes e enxames podem ser utilizados para modelar cenários de crise hospitalar, epidemias e respostas emergenciais. Um dos trabalhos enfatiza a simulação do contágio de doenças em redes de interação, enquanto outro destaca o uso de robôs em swarm para apoiar a logística médica em situações críticas. Ambos apontam para a importância da coordenação descentralizada de agentes, seja no fluxo de pacientes e informações ou no suporte à infraestrutura hospitalar, permitindo avaliar riscos e mitigar gargalos durante emergências.
Apesar de abordarem diferentes recortes, os estudos convergem na ideia de que modelagens computacionais baseadas em agentes são eficazes para compreender dinâmicas complexas em ambientes de risco. Esses modelos, ao considerar fatores comportamentais, logísticos e estruturais, oferecem subsídios para prever padrões de propagação de epidemias e desenhar estratégias de contenção. Assim, os resultados encontrados podem servir como base para estruturar simulações no projeto, apoiando a formulação de cenários de caos hospitalar com foco tanto na disseminação da doença quanto na resiliência da infraestrutura de saúde.
Pesquisa Bibliográfica por Thiago Vivan¶
| Etapa | Descrição | Resultado |
|---|---|---|
| 1. Estabelecer o Tema | Definição do foco da pesquisa | Simulações de contágio de doenças com sistemas multiagentes. |
| 2. Especificar uma Questão | Elabore uma pergunta guia para a investigação | Como as doenças se comportam em contextos urbanos? |
| 3. Identificar Palavras-chave | Liste os termos mais relevantes para a busca | - Multiagent systems - Swarm - Behavior - Diseases - Infectious Diseases - Epidemiology - Disease transmission |
| 4. Identificar Autores | Principais especialistas na área | |
| 5. Estabelecer Strings de Busca | Combinações de palavras-chave | A string de busca foi montada a partir das palavras chaves e alguns sinônimos |
| 6. Escolher Bases Científicas | Base onde será realizada a busca | - Google Scholar |
| 7. Realizar as Buscas | Buscas na base usando as strings de busca | String utilizadas: - ("swarm" AND "multi agent" AND "disease") - |
| 8. Manter Rastreabilidade | Registro da base consultada, string utilizada, filtros aplicados e numero de retornos | String utilizadas: - ("swarm" AND "multi agent" AND "disease") -> 7.170 resultados e 2 artigos separados. - ("swarm" AND ("multiagent" OR "multi agent') AND ("disease" OR "infectious diseases") AND "transmission" AND "simulation" ) -> 3.320 resultados e 1 artigo selecionado "swarm" AND ("multiagent" OR "multi agent") AND ("disease" OR "infectious diseases") AND "Computational Epidemiology" -> 43 resultados e 1 selecionado* |
| 9. Critérios de Inclusão | Critérios para seleção de artigos | Possuir informações sobre modelos de transmissão de doenças, comportamento de pessoas doentes ou comportamento de instituições hospitalares utilizando Sistemas Multi Agentes. Possuir no mínimo 10 citações. |
| 10. Critérios de Exclusão | Critérios para descartar artigos | Não ser relacionado ao tema. |
| 11. Aplicar Critérios | Filtragem das referências com base nos critérios | - Multi-agent systems in epidemiology: a first step for computational biology in the study of vector-borne disease transmission -Swarm intelligence and multi agent system in healthcare - ~~An edge-driven multi-agent optimization model for infectious disease detection~~ - Agent-Based Simulation Tools in Computational Epidemiology On Efficient Single-Core Execution of Agent-Based Epidemiological Models with Contact-Tracing Transmission (Artigo parece ser promissor porém precisei requisitar texto e não recebi ainda) |
| 12. Ler Resumos | Leitura e refinamento da seleção de referencias | Todos acima, com exceção do último, foram selecionados ou descartados após a leitura dos Abstracts, o primeiro foi lido na íntegra. |
| 13. Apresentar Referências Finais | Apresentação das referencias selecionadas | -Multi-agent systems in epidemiology: a first step for computational biology in the study of vector-borne disease transmission -Swarm intelligence and multi agent system in healthcare Agent-Based Simulation Tools in Computational Epidemiology |
Fonte: Thiago Vivan Bastos
Como o projeto está sendo estruturado em 2 etapas, sendo a primeira focada em simulações de doenças e transmissões para que na segunda etapa podemos introduzir os hospitais e estudar as dinâmicas relacionadas a eles, tentei manter um foco maior de pesquisa em artigos para a primeira etapa.
Os artigos que fundamentei minha análise destacam o potencial dos sistemas multiagentes e da inteligência coletiva (swarm) para modelar e compreender dinâmicas de transmissão de doenças infecciosas. Em “Multi-agent systems in epidemiology: a first step for computational biology in the study of vector-borne disease transmission”, os autores mostram como agentes virtuais representam indivíduos ou vetores (ex. mosquitos), permitindo a simulação detalhada de comportamentos, interações e padrões de mobilidade que influenciam a disseminação de infecções
No artigo “Swarm intelligence and multi agent system in healthcare”, destaca-se o papel da inteligência baseada em enxames, onde múltiplos agentes colaboram adaptativamente para resolver problemas como detecção precoce, contenção e distribuição de recursos em situações de epidemias. Sendo mais útil na segunda etapa do projeto
Em “Agent-Based Simulation Tools in Computational Epidemiology”, é apresentada uma revisão das ferramentas computacionais utilizadas para modelagem epidemiológica, com foco em simuladores de agentes. São abordadas arquiteturas e técnicas que permitem desde a reprodução do contágio local (por contato entre agentes).
O artigo requisitado sobre “single-core execution” aborda otimização computacional dessas simulações, mostrando um possível problema que podemos ter e, dessa forma, podendo ser de grande ajuda na otimização do nosso projeto.
Assim, os artigos selecionados oferecem subsídios conceituais e matemáticos essenciais para simulações multiagentes em epidemiologia. Eles abordam: representações detalhadas de agentes individuais e coletivos, integração de elementos ambientais/hospitalares, além de estratégias de intervenção e consequências para o controle da propagação de doenças.
Versionamento¶
| Versão | Data | Autor/Responsável | Alterações Principais |
|---|---|---|---|
| v0.1 | 2025-09-18 | Guilherme Leal | Criação do template inicial e adição de investigação. |
| v0.2 | 2025-09-21 | Pablo Guilherme | Adicionando minha contribuição na pesquisa. |
| v0.3 | 2025-09-21 | Pedro Lucas | Adicionando minha contribuição na pesquisa e reestruturando o documento. |
| v0.4 | 2025-09-21 | Cainã Freitas | Adicionando minha contribuição na pesquisa |
| v0.5 | 2025-09-21 | Thiago Vivan | Adicionando minha contribuição na pesquisa |
| v1.0 | 2025-09-22 | Guilherme Leal | Padronização de arquivo e revisão |