Tuberculosis remains one of the world's deadliest infectious diseases. About one-third of the world's population is infected with tuberculosis bacteria. Understanding the dynamics of transmission at different spatial scales is critical to progress in its control. We present an agent-based model for tuberculosis epidemics in Barcelona, which has an observatory on this disease. Our model considers high heterogeneity within the population, including risk factors for developing an active disease, and it tracks the individual behavior once diagnosed. We incorporated the immunodeficiency and smoking/alcoholism, as well as the individual's origin (foreigner or not) for its contagion and infection as risks factors. We implemented the model in Netlogo, a useful tool for interaction with physicians. However, the platform has some computational limitations, and we propose a solution to overcome them.

Today, tuberculosis (TB) is still one of the major threats to humankind, being the first cause of death by an infectious disease worldwide. TB is a communicable chronic disease that every year affects 10 million people and kills almost 2 million people in the world. The main key factors fueling the disease are the progressive urbanization of the population and poverty‐related socioeconomic factors. Moreover, the lack of effective tools for TB diagnosis, prevention, and treatment has decisively contributed to the lack of an effective model to predict TB spread. In Nigeria, the rapid urbanization along with unprecedented population growth is causing TB to be endemic. This paper proposes a mathematical model to evaluate TB burden in Nigeria by using data obtained from the local TB control program in the community. This research aims to point out effective strategies that could be used to effectively reduce TB burden and death due to TB in this country at different levels. The study shows that efforts should be oriented to more active case finding rather than increasing the treatment effectiveness only. It also reveals that the persistence of the disease is related to a large number of latently infected individuals and quantifies the lives that could be saved by increasing the notification rate using active case finding strategy. We conclude that undiagnosis is the bottleneck that needs to be overcome in addition to the incorporation, improvement, and/or strengthening of treatment management and other essential TB control measures in Nigeria.

A dynamic ridesharing service is a system that enables drivers and riders to arrange one-time shared rides, with sufficient convenience and flexibility to be used on a daily basis. The quality of a dynamic ridesharing service is critical for commuters who need to reach their end destination on time every day. To ensure satisfactory quality, the waiting times in a ridesharing service must be low. This paper describes a dynamic ridesharing model proposal for commuters living in a small community in the Barcelona metropolitan area. The proposal solves transport problems between the community and a communication hub served by trains and buses. A survey was sent to community residents to find out whether they would be interested in the idea and willing to participate in a pilot test. A simulation model was built to determine to most suitable type of dynamic ridesharing model given the limited numbers of responses received and the heterogeneous mobility patterns of drivers and riders in the community. Reasonable good results are obtained for the morning commute but improvements are needed for the return commute in the afternoon. Further work will be required to increase the number of drivers interested in the ridesharing service.

A dynamic ridesharing service is a system that enables drivers and riders to arrange one-time shared rides, with sufficient convenience and flexibility to be used on a daily basis. The quality of a dynamic ridesharing service is critical for commuters who need to reach their end destination on time every day. To ensure satisfactory quality, the waiting times in a ridesharing service must be low. This paper describes a dynamic ridesharing model proposal for commuters living in a small community in the Barcelona metropolitan area. The proposal solves transport problems between the community and a communication hub served by trains and buses. A survey was sent to community residents to find out whether they would be interested in the idea and willing to participate in a pilot test. A simulation model was built to determine to most suitable type of dynamic ridesharing model given the limited numbers of responses received and the heterogeneous mobility patterns of drivers and riders in the community. Reasonable good results are obtained for the morning commute but improvements are needed for the return commute in the afternoon. Further work will be required to increase the number of drivers interested in the ridesharing service.

The use of agent-based modelling and simulation techniques in the social sciences has flourished in the recent decades.The main reason is that the object of study in these disciplines, human society present or past, is difficult to analyze through classical analytical techniques.Population dynamics and structures are inherently complex.Thus, other methodological techniques need to be found to more adequately study this field.In this context, agent-based modelling is encouraging the introduction of computer simulations to examine behavioural patterns in complex systems.Simulation provides a tool to artificially examine societies, where a big number of actors with decision capacity coexist and interact.However, formal modelling in these areas has not traditionally been used compared to other fields of science , specially in their use of formal languages during the modelling process.In this chapter we aim to revise the most relevant aspects on modelling in social sciences and to discuss the use formal languages by social scientists.

Tuberculosis remains one of the world's deadliest infectious diseases. About one-third of the world's population is infected with tuberculosis bacteria. Understanding the dynamics of transmission at different spatial scales is critical to progress in its control. We present an agent-based model for tuberculosis epidemics in Barcelona, which has an observatory on this disease. Our model considers high heterogeneity within the population, including risk factors for developing an active disease, and it tracks the individual behavior once diagnosed. We incorporated the immunodeficiency and smoking/alcoholism, as well as the individual's origin (foreigner or not) for its contagion and infection as risks factors. We implemented the model in Netlogo, a useful tool for interaction with physicians. However, the platform has some computational limitations, and we propose a solution to overcome them.

Agent-based modeling is one of the promising modeling tools that can be used in the study of population dynamics. Two of the main obstacles hindering the use of agent-based simulation in practice are its scalability when the analysis requires large-scale models as in policy research, and its ease-of-use especially for users with no programming experience. While there has been a significant work on the scalability issue, ease-of-use aspect has not been addressed in the same intensity. This paper presents a graphical user interface designed for a simulation tool which allows modelers with no programming background to specify agent-based demographic models and run them on parallel environments. The interface eases the definition of models to describe individual and group dynamics processes with both qualitative and quantitative data. The main advantage is to allow users to transparently run the models on high performance computing infrastructures.

Advances on information technology in the past decades have provided new tools to assist scientists in the study of social and natural phenomena. Agent-based modeling techniques have flourished recently, encouraging the introduction of computer simulations to examine behavioral patterns in complex human and biological systems. Real-world social dynamics are very complex, containing billions of interacting individuals and an important amount of data (both spatial and social). Dealing with large-scale agent-based models is not an easy task and encounters several challenges. The design of strategies to overcome these challenges represents an opportunity for high performance parallel and distributed implementation. This chapter examines the most relevant aspects to deal with large-scale agent-based simulations in social sciences and revises the developments to confront technological issues.

The use of agent-based modelling and simulation techniques in the social sciences has flourished in the recent decades. The main reason is that the object of study in these disciplines, human society present or past, is difficult to analyse through classical analytical techniques. Population dynamics and structures are inherently complex. Thus, other methodological techniques need to be found to more adequately study this field. In this context, agent-based modelling is encouraging the introduction of computer simulations to examine behavioural patterns in complex systems. Simulation provides a tool to artificially examine societies where a big number of actors with decision capacity coexist and interact. However, formal modelling in these areas has not traditionally been used compared to other fields of science, in particular in their use of formal languages during the modelling process. In this chapter, the authors aim to revise the most relevant aspects on modelling in social sciences and to discuss the use formal languages by social scientists.