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Complexicon: Agent-Based Modeling

  • Not Synced
    1
    00:00:00,387 --> 00:00:03,067
    El modelado basado agentes es un
    tipo de modelado en el que
  • Not Synced
    2
    00:00:03,067 --> 00:00:05,667
    la acción e interacción
    de agentes autónomos
  • Not Synced
    3
    00:00:05,667 --> 00:00:07,714
    entre ellos y el ambiente,
  • Not Synced
    4
    00:00:07,714 --> 00:00:10,981
    son modeladas explícitamente
    en un programa de computadora.
  • Not Synced
    5
    00:00:10,981 --> 00:00:12,578
    Los agentes pueden
    ser casi cualquier cosa,
  • Not Synced
    6
    00:00:12,578 --> 00:00:15,578
    animales, gente, cuidadles, naciones.
  • Not Synced
    7
    00:00:15,578 --> 00:00:18,208
    Usualmente los agente
    siguen reglas simples,
  • Not Synced
    8
    00:00:18,208 --> 00:00:20,038
    son influenciados por los otros agentes,
  • Not Synced
    9
    00:00:20,038 --> 00:00:22,108
    y por sus alrededores.
  • Not Synced
    10
    00:00:22,108 --> 00:00:24,928
    Usemos un ejemplo para
    mostrar lo que esto significa,
  • Not Synced
    11
    00:00:24,928 --> 00:00:27,048
    en este modelo hay algunos peces,
  • Not Synced
    12
    00:00:27,048 --> 00:00:29,408
    los agentes siguen una regla simple,
  • Not Synced
    13
    00:00:29,408 --> 00:00:31,238
    nadar derecho,
  • Not Synced
    14
    00:00:31,238 --> 00:00:33,063
    cuando un pez sale por un lado
  • Not Synced
    15
    00:00:33,063 --> 00:00:35,053
    reaparece por el lado contrario,
  • Not Synced
    16
    00:00:35,053 --> 00:00:37,633
    no es muy emocionante, ¿Verdad?
  • Not Synced
    17
    00:00:37,633 --> 00:00:39,013
    Para hacer las cosas
    mas interesantes
  • Not Synced
    18
    00:00:39,013 --> 00:00:40,593
    agreguemos una segunda regla,
  • Not Synced
    19
    00:00:40,593 --> 00:00:44,013
    ocasionalmente cada pez se desviara
  • Not Synced
    20
    00:00:44,013 --> 00:00:47,174
    aleatoriamente un poco de su dirección.
  • Not Synced
    21
    00:00:47,174 --> 00:00:50,344
    Esto es mas interesante,
    pero aun no es muy emocionante,
  • Not Synced
    22
    00:00:50,344 --> 00:00:53,704
    los peces no están
    intercalando entre ellos,
  • Not Synced
    23
    00:00:53,704 --> 00:00:57,504
    añadiendo una tercera, y ultima, regla
    haremos una gran diferencia,
  • Not Synced
    24
    00:00:57,504 --> 00:00:59,944
    en vez de ir mas o menos
    en la misma dirección,
  • Not Synced
    25
    00:00:59,944 --> 00:01:02,824
    cada pez se mueve mas o menos
    en la dirección promedio
  • Not Synced
    26
    00:01:02,824 --> 00:01:05,464
    de todos los peces en sus alrededores.
  • Not Synced
    27
    00:01:05,464 --> 00:01:07,904
    Esto imita mejor a la vida real,
  • Not Synced
    28
    00:01:07,904 --> 00:01:10,894
    un pez real en un cardumen no puede ver
    a todos los peces del cardumen,
  • Not Synced
    29
    00:01:10,894 --> 00:01:13,704
    pero puede ver a los que tiene cerca.
  • Not Synced
    30
    00:01:13,954 --> 00:01:16,234
    El modelado basado agentes es mas flexible
  • Not Synced
    31
    00:01:16,234 --> 00:01:17,591
    que otros tipos de modelado,
  • Not Synced
    32
    00:01:17,591 --> 00:01:19,541
    como el modelado basado en ecuaciones.
  • Not Synced
    33
    00:01:19,541 --> 00:01:22,481
    Con suficientes reglas, casi cualquier
    comportamiento puede ser modelado,
  • Not Synced
    34
    00:01:22,481 --> 00:01:24,971
    y cualquier fenómeno puede ser observado.
  • Not Synced
    35
    00:01:24,971 --> 00:01:28,281
    Pero esta flexibilidad
    tiene sus desventajas,
  • Not Synced
    36
    00:01:28,281 --> 00:01:32,011
    los modelos con demasiadas
    reglas son difíciles de entender,
  • Not Synced
    37
    00:01:32,011 --> 00:01:34,491
    si hay veinte reglas
    afectando a un agente,
  • Not Synced
    38
    00:01:34,491 --> 00:01:37,741
    ¿Como vamos a saber
    que regla es mas relevante?
  • Not Synced
    39
    00:01:37,741 --> 00:01:40,451
    Por ejemplo, ¿Que reglas son importantes
  • Not Synced
    40
    00:01:40,451 --> 00:01:42,951
    para observar un fenómeno
    como el cardumen de peces?
  • Not Synced
    41
    00:01:42,951 --> 00:01:45,671
    ¿Podría un modelo más simple
    también produciría un cardumen?
  • Not Synced
    42
    00:01:46,090 --> 00:01:48,370
    Sin embargo, un modelo bien diseñado
  • Not Synced
    43
    00:01:48,370 --> 00:01:49,850
    puede ser muy informativo,
  • Not Synced
    44
    00:01:49,850 --> 00:01:52,550
    puede decirnos cuales combinaciones
    de reglas de comportamiento
  • Not Synced
    45
    00:01:52,550 --> 00:01:54,980
    entre los agentes y las
    condiciones del entorno
  • Not Synced
    46
    00:01:54,980 --> 00:01:58,040
    producen un comportamiento interesante,
    como los cardúmenes de peces.
  • Not Synced
    47
    00:01:58,379 --> 00:02:00,119
    Lo genial de este modelo es que
  • Not Synced
    48
    00:02:00,119 --> 00:02:02,069
    los peces realmente forman cardúmenes
  • Not Synced
    49
    00:02:02,069 --> 00:02:04,279
    basados en tres reglas simples,
  • Not Synced
    50
    00:02:04,279 --> 00:02:05,988
    Esto presenta una manera
    diferente de entender
  • Not Synced
    51
    00:02:05,988 --> 00:02:07,908
    como los fenómenos y
    patrones pueden surgir
  • Not Synced
    52
    00:02:07,908 --> 00:02:09,368
    de un comportamiento muy simple,
  • Not Synced
    53
    00:02:09,368 --> 00:02:12,238
    que es una de las características
    de los sistemas complejos.
  • Not Synced
    54
    00:02:12,238 --> 00:02:15,108
    El modelado basado agentes es fundamental
  • Not Synced
    55
    00:02:15,108 --> 00:02:18,338
    para la investigación que hacemos aquí,
    en el Instituto de Santa Fe.
Title:
Complexicon: Agent-Based Modeling
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Video Language:
English
Duration:
02:27

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