Presentación del grupo 7045 - 2010-1.

Seminario de modelación basada en agentes.

El estudio científico de diversos fenómenos se puede dividir en tres enfoques principales: teórico, experimental y computacional. Este último ha mostrado un crecimiento notable en los últimos años, principalmente en fenómenos en los que los otros enfoques han arrojado pocos resultados y que caen en la categoria de sistemas complejos. Dentro del enfoque computacional, la modelación basada en multiagentes es una herramienta que ha llamado la atención por los resultados arrojados y la teorìa que le da fundamento.

Un agente es el elemento mínimo que refleja algunas características de los componentes del sistema o fenómeno que se estudia. Los agentes pueden interactuar entre sí de acuerdo a un conjunto de reglas y en un ambiente determinado. El comportamiento mostrado por los agentes como consecuencia de sus interacciones es semejante al observado en los fenómenos de los que son una simplificación, lo que los hace modelos adecuados, pues las variables que intervienen, así como los estados del sistema, pueden ser controlados y estudiados con detalle.

Los modelos multiagentes han sido estudiados en diversos ámbitos, que incluyen la economía, la ciencia política, la biología y las neurociencias. En este seminario, se presentan los fundamentos del modelado basado en multiagentes, así como también se estudian los trabajos más representativos en diversos ámbitos.

Temario.

I. Introducción. Modelos continuos y sus limitaciones. Agentes y sus atributos: memoria, ámbito de acción. Interacciones. Aprendizaje. Netlogo.

II. Modelos multiagente en ciencias sociales. Modelos de segregación de Schelling, modelo de formación de alianzas de Axelrod.

III. Modelos multiagente en biología. Depredaror-presa, inmunología, modelos en epidemiología. Comunidades de insectos.

IV. Modelos multiagente en transporte urbano. El proyecto del Metrobús.

Destinado a: computólogos, biólogos, físicos, actuarios.

Bibliografía.

1. Bonabeau, M. Dorigo, M. Theraulaz, G. Swarm Intelligence: From natural to artificial systems. SFI. (1999).

2. Bauer, A., Beauchemin, C ., Perelson, A. Agent-based modeling of host-pathogen systems: The successes and challenges. Journal of Information Sciences. Vol. 179, No. 10, 1379-1389. (2009)

3. Agent-based models. Nigel Gilbert. SAGE Publications. (2008).

4. Ball, P. Critical Mass: How one thing leads to another. Farrar Eds. (2004).

Ayudante: Sergio Hernández

Laboratorista: Victor Mireles.