Atributos
Sigla: 
CI-0150
Créditos: 
4
Horas: 
5
Clasificación: 
Curso propio
Descripción: 

En este curso el estudiante aprenderá cómo crear y validar modelos de simulación basada en agentes (MSBA) para representar la dinámica y estructura de sistemas complejos. Además aprenderá a realizar experimentos de simulación para responder a la(s) pregunta(s) que han motivado la creación de un MSBA. Un sistema complejo se compone de múltiples elementos que interactúan entre sí, por tanto, su estructura es una red —o grafo— complejo. Los sistemas complejos exhiben patrones de comportamiento emergentes, ciclos de retroalimentación y orden espontáneo. Consecuentemente, un MSBA es un sistema computacional basado en agentes cuyos comportamientos se representan mediante un conjunto de reglas relativamente simple: los agentes interactúan entre sí y con el medio virtual en el que coexisten. Como resultado de estas interacciones, emergen comportamientos que no han sido programados explícitamente, y características de auto organización. Como técnica de simulación eminentemente computacional, y en contraste con otras (como la simulación de dinámica de sistemas) que se sustentan en sofisticadas técnicas matemáticas, este curso complementa la formación del estudiante de ciencias de la computación en la construcción de modelos. El carácter relativamente intuitivo de los MSBA provee al estudiante de Ciencias de la Computación de una herramienta más accesible a científicos de otras áreas, quienes podrían no estar familiarizados con herramientas matemáticas sofisticadas, como los sistemas de ecuaciones diferenciales, que son esenciales para la construcción de modelos que simulen la dinámica de sistemas continuos. Esta técnica de simulación está siendo utilizada ampliamente en muchas áreas científicas e ingenierías, por lo que constituye una herramienta básica para que el científico de la computación participe en grupos interdisciplinarios de investigación e innovación.

Objetivo general: 

El objetivo general del curso es que el estudiante sea capaz de crear y validar modelos de simulación basada en agentes (MSBA) para representar la dinámica y estructura de sistemas complejos relevantes en diferentes disciplinas científicas e ingenieriles mediante la aplicación de una metodología adecuada y el uso de herramientas de programación especializadas para tal efecto.

Objetivos específicos: 

Durante este curso el estudiante desarrollará habilidades para:

  1. Aplicar los fundamentos teóricos de la creación de MSBA mediante una metodología adecuada (como el protocolo “Overview-Design-Detail", ODD) para representar la dinámica y estructura de sistemas complejos relevantes
  2. Determinar si la técnica de simulación basada en agentes es apropiada o no en contextos específicos de modelado mediante la aplicación de fundamentos teóricos, para justificar cuándo esta técnica de simulación no es la más adecuada.
  3. Comprender conceptos básicos de la teorías de redes complejas y sus dinámicas para interpretar, discutir o explicar artículos científicos atingentes mediante el análisis de casos de MSBA de redes complejas específicas. 
  4. Construir y depurar programas de simulación basada en agentes mediante el uso de herramientas especializadas para construir MSBA operacionales. 
  5. Elaborar, aplicar y analizar experimentos de simulación mediante herramientas especializadas, para responder las preguntas objetivo de un MSBA.
Contenidos: 
Objetivo específico Eje temático Desglose
1 Conceptos básicos y terminología Agentes simples, agentes compuestos, enlaces entre agentes, modelado del entorno en que actuarán los agentes, propiedades de los agentes. Escalas de tiempo y espacio. Ciclo general de un programa de simulación basada en agentes. Ciclo de modelado. Ejemplos típicos de simulación basada en agentes.
1 Protocolos de diseño   Objetivos (preguntas objetivo) y delimitación de un MSBA. Caracterización de propiedades emergentes de un MSBA, caracterización detallada del comportamiento de los agentes: adaptabilidad, orientación a metas, aprendizaje, capacidad de predicción, sensibilidades a su entorno, respuestas a su entorno incluyendo otros agentes. Conformación de agentes compuestos o colectividades. Otras características de modelos basados en agentes como: estocasticidad, entradas, salidas y parámetros.
2 Simulación basada en agentes versus otras técnicas Caracterización de la simulación basada en agentes en contraste con la simulación de dinámica de sistemas y con la simulación por eventos discretos. Criterios generales para discernir cuándo no es aplicable la simulación basada en agentes.
3 Fundamentos de dinámicas de redes complejas  Sinopsis de terminología de grafos. Análisis de la topología de redes (tamaño, longitud de caminos, centralidad, agrupamiento, distribución, entre otros conceptos básicos. Ejemplo: “pequeños-mundos”.). Análisis de la dinámica de redes y ejemplos de MSBA.
4  Programación de simulaciones basadas en agentes  Lenguaje de programación especializado o "framework” especializado para a un lenguaje de programación de propósito general. Heurísticas para la depuración de programas de simulación basada en agentes. Heurísticas para la validación de programas de simulación basada en agentes.
5 Análisis de resultados de una simulación basada en agentes  Identificación de experimentos relevantes para una simulación basada en agentes. Elaboración de experimentos para una simulación basada en agentes. Análisis de los resultados de los experimentos para una simulación basada en agentes. Síntesis en relación con las preguntas objetivo de un MSBA.
Bibliografía: 

[1] Steven F. Railsback y Volker Grimm. ((Agent-Based and Individual-Based Modeling (A practical introduction))). Princenton University Press (2012).
[2] Uri Wilensky y William Rand. ((An Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo)). The MIT Press (2015).
[3] Sayama Hiroki. ((Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems)). Open Sunny Textbooks (2015).
[4] David Easley y Jon Kleinberg. ((Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World)). Cambridge University Press (2010).
[5] Francesca Giardini y Fred ´ eric Amblard ´ . ((Multi-Agent-Based Simulation)). XIII International Workshop, MABS (2012).

LIberación de responsabilidad: 

Este no es un documento oficial. Documentos oficiales se entregan en la secretaría de la escuela.