B0070 - METODOLOGIE E TECNICHE DI SIMULAZIONE

Anno Accademico 2023/2024

  • Docente: Mario Paolucci
  • Crediti formativi: 8
  • SSD: INF/01
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea Magistrale in Governance e politiche dell'innovazione digitale (cod. 5889)

Conoscenze e abilità da conseguire

Il corso ha l’obiettivo di fornire le basi delle metodologie e degli strumenti per progettare, realizzare e convalidare modelli di simulazione per l'analisi e la valutazione di sistemi sociali complessi. Al termine del corso lo studente sarà in grado di progettare, realizzare e convalidare modelli di simulazione adottando le tecnologie più adeguate all’analisi dello specifico problema. Lo studente sarà inoltre in grado di applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi simulativi di varia natura, utilizzando strumenti software opportunamente specializzati per i casi d’interesse.

Contenuti

Il corso di Metodologie e Tecniche di Simulazione offre agli studenti un'approfondita esperienza nell'ambito della simulazione agent-based, una metodologia di modellazione potente per esplorare sistemi complessi e dinamici. L'obiettivo principale è dotare gli studenti delle competenze necessarie per progettare, implementare e interpretare simulazioni agent-based utilizzando una delle piattaforme chiave: NetLogo e Mesa (Python).

Il corso introdurrà gli studenti alla pratica di leggere e commentare simulazioni pubblicate su articoli scientifici selezionati. Questo aspetto fornirà una prospettiva realistica sull'applicazione delle simulazioni agent-based in contesti di ricerca e problem-solving del mondo reale. Gli studenti saranno guidati nell'analisi critica di tali simulazioni, nell'identificazione delle scelte di progettazione e nell'interpretazione dei risultati.

Testi/Bibliografia

- Gilbert, N. and Troitzsch, K. G. Simulation for the Social Scientist, 2nd edition. Buckingham: Open University Press, 2005.

-Axtell, R. Why agents? on the varied motivations for agent computing in the social sciences. In Working Paper 17,Center on Social and Economic Dynamics, Brookings Institution, volume 17, 2000.

- Conte, R., Paolucci, M. On Agent Based Modelling and Computational Social Science (2011). http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1876517

Metodi didattici

Lezioni frontali, esercitazioni, letture e presentazioni di articoli scientifici.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Modalità di esame

Per sostenere l'esame di simulazione è necessario selezionare uno dei seguenti tre percorsi:

1. Frequentante, discussione paper

Esame orale a partire dalla discussione di uno dei paper presentati a lezione, a scelta tra quelli citati nelle lezioni seguenti:

https://virtuale.unibo.it/pluginfile.php/2014030/mod_folder/content/0/Agent-Based%20Simulation-history.html?forcedownload=1

https://virtuale.unibo.it/mod/resource/view.php?id=1584139

A partire dalla discussione del paper, lo studente dovrà dimostrare di conoscere i concetti di base della simulazione ad agenti come presentati e della piattaforma MESA, come presentata a lezione, facendo riferimento al materiale pubblicato su virtuale.

2. Frequentante, progetto

Esame orale su progetto svolto, anche in gruppo con un massimo di tre partecipanti, concordato con il docente *almeno un mese prima della data di esame*.

3. Non frequentante, percorso studio online.

Alla fine della prima lezione (link qui sotto) sono stati presentati alcuni corsi online, liberamente fruibili.

https://virtuale.unibo.it/pluginfile.php/1992700/mod_unibores/content/3/Intro-Complexity3.pdf

E' possibile scegliere uno o più di questi corsi online, o suggerirne altri, e sostenere l'esame sugli argormenti di tali lezioni.

Questo percorso va concordato con il docente *almeno un mese prima* della sessione di esame e discusso a ricevimento.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Mario Paolucci