diff --git a/docs/modelo_simulacao_agentes.md b/docs/modelo_simulacao_agentes.md
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+++ b/docs/modelo_simulacao_agentes.md
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+# Modelo de Simulação de Interações entre Agentes
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+## Introdução Teórica
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+Este modelo de simulação é inspirado na [Teoria dos Jogos](https://en.wikipedia.org/wiki/Game_theory), em particular no [Dilema do Prisioneiro](https://pt.wikipedia.org/wiki/Dilema_do_prisioneiro) e nas experiências de Robert Axelrod sobra a evolução da cooperação.
+O objectivo é observar como diferentes comportamentos (estratégias) emergem, evoluem e se adaptam em populações de agentes autónomos que interagem de forma limitada e local.
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+A Teoria dos Jogos estuda situações onde o resultado de cada participante depende não só das suas próprias decisões, mas também das decisões dos outros.
+O Dilema do Prisioneiro clássico representa um caso paradigmático onde a escolha entre cooperar e desertar conduz a tensões entre benefício individual e colectivo.
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+A introdução de simulações evolutivas permite observar como estratégias cooperativas podem surgir mesmo em ambientes competitivos, quando as Interações são repetidas e há herança de comportamento entre gerações. Neste contexto, o modelo aqui descrito procura capturar esses mecanismos fundamentais através de entidades que:
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+- possuem atributos psicológicos representados pelos traços dos [Big Five](https://en.wikipedia.org/wiki/Big_Five_personality_traits);
+- interagem com vizinhos num espaço limitado (grelha 2D);
+- recebem recompensas segundo o Dilema do Prisioneiro;
+- evoluem ao longo do tempo por mutação e seleção natural baseada em sucesso relativo.
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+## Caracteristicas da Simulação
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+### Entidades e atributos
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+Cada entidade representa um agente autónomo com as seguintes propriedades:
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+- **TtL (Time to Live)**: tempo de vida medida em ciclos.
+- **Pontuação**: valor acumulado das interações com outras entidades.
+- **Big Five**: vetor contínuo `[0..1]^5` representando traços psicológicos (O, C, E, A, N)
+- **Histórico**: lista de interações (parceiro, resultado, timestamp)
+- **Alcance Interação**: raio (em células) dentro do qual a entidade pode interagir (valor inicial: 1)
+
+A estratégia da entidade é derivada dinamicamente por uma função `estrategia = f(BigFive)`.
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+### Espaço e interações
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+As entidades estão dispostas numa grelha 2D fixa. Cada uma pode interagir apenas com as entidades dentro do seu 'Alcance Interação'. Após cada interação:
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+- Ambas registam o resultado (razão + timestamp);
+- Actualizam a sua pontuação total;
+- Adquirem conhecmento indirecto sobre os parâmetros (Big Five) da entidade com quem interagiram.
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+### Função recompensa
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+A matriz de recompensas segue o paradigma do Dilema do Prisioneiro:
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+|Entidade 1|Entidade 2|Pontuação E1|Pontuação E2|
+|----------|----------|------------|------------|
+|Coopera   |Coopera   |3           |3           |
+|Coopera   |Deserta   |0           |5           |
+|Deserta   |Coopera   |5           |0           |
+|Deserta   |Deserta   |1           |1           |
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+### Reprodução e Mutação
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+Quando `TtL = 0`, a entidade calcula a média dos resultados obtidos e determina se se pode reproduzir.
+A reprodução ocorre se obtiver pelo menos 50% da pontuação máxima. O numero de descendentes é o seguinte:
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+- 1 descendente: 50% a 66% da pontuação máxima;
+- 2 descendentes: 66% a 83% da pontuação máxima;
+- 3 descendentes: mais de 83% da pontuação máxima.
+
+Os descendentes herdam os valores `Big Five` com mutação:
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+`BigFive_descendente = BigFive_parente + α * (BigFive_adversario_mais_forte - BigFive_parente) + erro`
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+onde `α` é um factor de convergência (ex: 0.05) e `erro` é ruido aleatório controlável.
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+Caso a entidade tenho obtido uma pontuação abaixo dos 50%, essa entidade é eliminada da grelha, deixando vazio o espaço que ocupava.
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+Caso a haja reprodução, o primeiro (ou único descendente) irá ocupara vaga deixada pelo seu parente, e o(s) restante(s) descendente(s) irão ocupar as vagas livres na vizinhança (considerando a propriedade 'Alcance Interação' do parente). No caso excepcional de não haver vagas para a nova entidade, é iniciado um ciclo de interações com as entidades vizinhas, e no final de interagir com todas entidades vizinhas, irá tomar o lugar da entidade com quem teve a vitória com melhor pontuação. Caso não obtenha mais de 50% de pontuação, esta nova entidade é eliminada.
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+### Parâmetros Globais Configuráveis
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+- **Tamanho da Grelha (NxM)**: define o número total de espaços a serem ocupados pelas entidades
+- **Alcance Interação**: raio de vizinhança (padrão=1)
+- **TtL Inicial**: número de ciclos de vida por entidade
+- **Fator de Mutação α**: intensidade da convergência
+- **Ruido/Erro**: grau de aleatoriedade nas mutações
+- **Pontuação Máxima por Interação**: valor máximo de um resultado por interação (padrão=1)
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+### Extensões Futuras
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+- Interações em grupo e formação de coligações
+- Adaptação contínua das estratégias durante o ciclo de vida
+- Métricas de diversidade e fitness global
+- Mobilidade na grelha (migração de entidades)
+- Influência de fatores embientais e recursos limitados