Agent-based methodology for developing agroecosystems simulations

Abstract

The agent-based modeling (ABM) approach allows modeling complex systems, involving different kinds of interacting autonomous agents with heterogeneous behavior. Agro-ecosystems (ecological systems subject to human interaction) are a kind of complex system whose analysis and simulation is of interest to several disciplines (e.g. agronomy, ecology or sociology). In this context, the ABM approach appears as a suitable tool for modeling agro-ecosystems, along with a corresponding agent-oriented software engineering (AOSE) methodology for the construction of the simulation. Nevertheless, existing AOSE methodologies are general-purpose, they have not yet accomplished widespread use, and clear examples of applications to agro-ecosystems are hard to find. This thesis sets the ground for a new software development methodology for developing agro-ecosystem simulations based on the ABM approach as well as on these already existing AOSE methodologies, but tailored to tackle specific agro-ecosystem features.

El enfoque de modelado basado en agentes (ABM) permite el modelado de sistemas complejos en los que interactúan diferentes tipos de agentes autónomos con comportamientos heterogéneos. Los agro-ecosistemas (sistemas ecológicos sujetos a la presencia humana) son un tipo de sistema complejo cuyo análisis y simulación resulta de interés para diversas disciplinas (ej.: agronomía, ecología o sociología). En este contexto, el enfoque ABM aparece como una herramienta adecuada para el modelado de agro-ecosistemas, junto con una correspondiente metodología de desarrollo de software también orientada a agentes (AOSE) para la construcción de dicha simulación. Si bien ya existen metodologías AOSE, éstas son de propósito general, no han logrado un amplio uso y ejemplos claros de aplicaciones a agro-ecosistemas son difíciles de encontrar. Esta tesis establece los fundamentos para crear una nueva metodología de desarrollo de software basada en el enfoque de agentes para el desarrollo de simulaciones de agro-ecosistemas, basándose en las metodologías AOSE ya existentes, pero personalizada para soportar las características específicas de los agro-ecosistemas.