ANÁLISE DA DETERMINAÇÃO DA MAIORIA GLOBAL EM REDES DE AUTÔMATOS COM A REGRA DA MAIORIA LOCAL

Abstract

Este trabalho investigou a robustez estrutural de redes de autômatos sob a dinâmicada Regra da Maioria, com foco na Tarefa de Classificação de Densidade (DCT). Utilizandosimulações exaustivas em grafos completos direcionados de diferentes ordens (3 ≤n ≤20),analisou-se o impacto da remoção progressiva de arestas sobre a capacidade de convergênciapara o consenso. Os resultados mostraram três regimes distintos: para n < 7, não há padrãosigmoide de transição; para n ≥7, a perda de eficácia é bem descrita por uma função logística; epara n = 3, o comportamento é ruidoso e não modelável. A extração dos parâmetros do modelorevelou que o ponto de inflexão (x0) cresce de forma regular com n, podendo ser previsto porum modelo quadrático, enquanto a inclinação da curva (k) apresenta forte oscilação, ajustando-se melhor a um modelo cúbico limitado ao intervalo observado. Conclui-se que a robustezemergente em redes maiores pode ser modelada logisticamente, mas a ausência de regularidadeem k indica a necessidade de abordagens mais flexíveis, como aprendizado de máquina, paraprever o comportamento em topologias complexas.