Simulación de Agentes con Intercambio de Mensajes

Este proyecto simula un sistema de agentes que interactúan entre sí mediante el intercambio de mensajes. Cada agente tiene creencias sobre diferentes temas y reglas de decisión que determinan cómo procesan los mensajes y si los transmiten a sus vecinos.

Estructura del Proyecto

El proyecto está organizado en los siguientes archivos:

• topics.py: Define una enumeración (Enum) que representa los diferentes temas sobre los que los agentes pueden tener creencias.
• belief.py: Define la clase Belief que representa una creencia de un agente sobre un tema específico.
• message.py: Define la clase Message que representa un mensaje que se transmite entre agentes.
• agent.py: Define la clase Agent que representa un agente con sus creencias, reglas de decisión y vecinos.
• decision_rule.py: Define varias reglas de decisión que los agentes pueden usar para determinar cómo procesar los mensajes.
• enviroment.py: Define la clase Environment (singleton) que representa el entorno de la simulación y gestiona la interacción entre agentes.
• graph.py: Contiene funciones para generar un grafo de conexiones entre agentes y crear agentes a partir de este grafo.
• reporter.py: Define la clase Reporter (singleton) que se encarga de registrar información sobre la simulación en un archivo.

Cómo Ejecutar la Simulación

Requisitos:

• Python 3.x
• Librería networkx: Instalar con pip install networkx

Pasos:

1. Abrir el Notebook: Abre el notebook Jupyter proporcionado.
2. Ejecutar las Celdas: Ejecuta las celdas del notebook en orden. Las celdas ya están configuradas para:
   • Importar las clases necesarias.
   • Definir los parámetros de la simulación.
   • Generar agentes y el grafo de conexiones.
   • Crear un mensaje inicial.
   • Seleccionar agentes iniciales.
   • Ejecutar la simulación.
3. Analizar Resultados: El archivo simulation_report.txt contendrá información sobre cómo se propagaron las creencias y cómo cambiaron las opiniones de los agentes.