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Modelo basado en agente

Un modelo basado en agentes (MBA) es un tipo de modelo computacional[1]​[2]​ que permite la simulación de acciones e interacciones de individuos autónomos dentro de un entorno, y permite determinar qué efectos producen en el conjunto del sistema.[3]​[4]​ Combina elementos de teoría de juegos, sistemas complejos, emergencia, sociología computacional, sistemas multi-agente, y programación evolutiva. Los modelos simulan las operaciones simultáneas de entidades múltiples (agentes) en un intento de recrear y predecir las acciones de fenómenos complejos. Es un proceso de emergencia desde el nivel más elemental (micro) al más elevado (macro).[3]​

Generalmente los agentes individuales actúan según lo que perciben como sus intereses propios, tales como reproducción, beneficio económico o status social, y su conocimiento es limitado. Los agentes MBA pueden experimentar “aprendizaje”, adaptación y reproducción.

Componentes

Los elementos principales de un modelo basado en agentes son los siguientes: [5]​

  • Agentes: Son las unidades fundamentales del modelo, que se definen por sus propiedades internas y externas, así como por sus comportamientos. Los agentes pueden exhibir distintos niveles de complejidad y su toma de decisiones puede estar basada en reglas de utilidad, lo que les permite "aprender" y adaptarse a su entorno.
  • Entorno: Representa el espacio donde los agentes interactúan. Este entorno puede clasificarse en dinámico, si cambia con el tiempo, o estático, si permanece constante. Además, el entorno puede considerarse como un conjunto de agentes interrelacionados que también pueden influir en el comportamiento de los agentes individuales.
  • Interacciones: Son las relaciones y acciones que ocurren entre los agentes, así como entre estos y su entorno. Estas interacciones pueden clasificarse en acciones directas, cuando los agentes influyen de manera explícita en otros agentes o en el entorno, o influencias indirectas, cuando las acciones de un agente afectan a otros agentes o al entorno de manera menos directa.
  • Observador: Es el componente con el que el usuario interactúa, permitiéndole gestionar y monitorear las acciones tanto de los agentes como del entorno. El observador puede tener un rol pasivo (solo observa) o activo (modificando las condiciones del modelo).
  • Schedule (Planificador temporal): Define el orden de las interacciones dentro del modelo, estableciendo la secuencia temporal de los eventos y las interacciones entre los agentes y el entorno. Además, puede especificar las posibles interacciones del observador con el sistema en determinados momentos del ciclo temporal.


Referencias

  1. ↑ Boletín de Dinámica de Sistemas. Dic.2020. Modelos Basados en Agentes. : http://www.dinamica-de-sistemas.com/revista/1220e.htm
  2. ↑ MARTIN, JUAN (2020). «Modelos Basados en Agentes». Boletín de Dinámica de Sistemas 1: 1. 
  3. ↑ a b CEPAL Charlas Sobre Sistemas Complejos Sociales (CCSSCS): Modelos basados en agentes1: https://www.youtube.com/watch?v=qHT4LUSOy1A & Modelos basados en agentes2: https://www.youtube.com/watch?v=u47PgqfEOPY; Curso completo en linea: http://www.martinhilbert.net/CCSSCS.html
  4. ↑ IZQUIERDO, LUIS R. et al (2008). «Modelado de sistemas complejos mediante simulación basada en agentes y mediante dinámica de sistemas». Empiria. Revista de Metodología de Ciencias Sociales 16: 85-112. 
  5. ↑ Wilensky, Uri (2015). «Capítulo 5». En Uri Wilensky, ed. The Components of Agent-Based Modeling (en inglés) (1ª edición). Evanston, IL: Northwestern University. pp. 204-234. 

Véase también
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