Resumo: A presente tese explorou a complexidade da tomada de decisões em ambientes desafiadores, onde a obtenção de dados é dificultada pela demora, altos custos e uso intensivo de recursos computacionais. Em um contexto de explosão na produção de dados durante a Era da Informação, o objetivo principal propôs uma abordagem inovadora integrando Mineração de Dados em simulações baseadas em agentes. Para alcançar esse propósito, a pesquisa desenvolveu uma técnica baseada na raspagem de dados não estruturados e atuais, utilizando a linguagem de programação Python, visando a obtenção eficiente de dados para simulações em sistemas multiagentes em cenários complexos usando o programa Netlogo. A metodologia empregada envolveu pesquisa aplicada, quali-quantitativa, exploratória e bibliográfica. A partir de dois estudos de caso com o Brasil como cenário, onde o primeiro abordou a adoção de sistemas solares e o segundo investigou as principais causas da redução do consumo de energia elétrica, os resultados validaram a hipótese inicial, demonstrando que a técnica desenvolvida e integrada aos sistemas multiagentes contribuiu para aprimorar o processo de simulação. Em resumo, a tese propôs uma abordagem pioneira para a coleta, validação, análise e integração de dados em simulações de cenários complexos em sistemas multiagentes, com o objetivo de otimizar os processos e reduzir custos, tempo, recursos computacionais e erros Ver menos

Abstract: The present thesis delved into the complexity of decision-making in challenging environments, where data acquisition is hindered by delays, high costs, and intensive computational resources. In a context of data explosion during the Information Age, the primary objective proposed an innovative approach integrating Data Mining into agent-based simulations. To achieve this aim, the research developed a technique based on scraping current and unstructured data, utilizing the Python programming language, aiming for efficient data acquisition for simulations in multi-agent systems in complex scenarios using the Netlogo program. The methodology employed encompassed applied research, quali-quantitative, exploratory, and bibliographic approaches. Through two case studies set in Brazil, where the first addressed the adoption of solar systems and the second investigated the primary causes of reduced electricity consumption, the results validated the initial hypothesis, demonstrating that the technique developed and integrated into multi-agent systems contributed to enhancing the simulation process. In summary, the thesis proposed a pioneering approach for collecting, validating, analyzing, and integrating data in simulations of complex scenarios in multi-agent systems, with the aim of optimizing processes and reducing costs, time, computational resources, and errors Ver menos