O objetivo desta disciplina é introduzir os alunos às ideias, os fundamentos e aos modelos de Sistemas Complexos numa perspectiva interdisciplinar. Com isso, os estudantes se apropriam dos conceitos básicos e gerais de sistemas complexos bem como das técnicas de modelagem mais usuais. Assim, espera-se que eles sejam capazes de propor e desenvolver projetos de pesquisa dentro da abordagem de sistemas complexos.
Sistemas dinâmicos, a teoria do caos e a ciência da complexidade; Propriedades de sistemas complexos; Ferramentas e técnicas recorrentes na modelagem; Computação natural; Computação científica e simulação; Exemplos de sistemas complexos.
1-Sistemas dinâmicos, a teoria do caos e a ciência da complexidade. 2-Propriedades de sistemas complexos: emergência, auto-organização, criticalidade auto organizada, feedbacks, aprendizado e adaptação, bifurcações, transição de fase e fenômenos catastróficos. 3-Ferramentas e técnicas recorrentes na modelagem: Fractais, Lei de Potência Redes Complexas, Autômatos Celulares e Modelagem Baseada em Agentes. 4-Computação natural: inteligência de enxame, computação evolucionária e imunocomputação. 5-Computação científica e simulação: método de Monte Carlo, cadeias de Markov, heurísticas de otimização. 6-Exemplos de sistemas complexos extraídos da Computação, Economia, Ecologia e Ciências Sociais e Organizações.
SAYAMA, Hiroki. Introduction to the modeling and analysis of complex systems. State University of New York at Geneseo: Open SUNY Textbooks, Milne Library, 2015. BOCCARA, Nino. Modeling complex systems. Springer Science & Business Media, 2010. SOLÉ, Ricard V. Phase Transitions (Primers in Complex Systems) . Princeton University Press, 2011. HOLLAND, John H. Complexity: A very short introduction. OUP Oxford, 2014.
