Agente
Estado, atributos, percepción y reglas de decisión de cada individuo.
Agentes y emergencia · Curso de simulación
Simulación Basada en Agentes y Sistemas Complejos
Aprendé a modelar mundos desde abajo hacia arriba: agentes simples con reglas locales que, al interactuar, generan segregación, epidemias, tráfico, multitudes y mercados. Sin matemática avanzada, con Python.
- 50
- temas progresivos
- Bottom-up
- agentes y entorno
- Práctico
- simulaciones en Python
Antes de programar la multitud
Pensar en agentes antes de programar el colectivo
Un agente es una entidad que percibe su entorno, decide con reglas locales y actúa. La simulación basada en agentes puebla un mundo con muchos de ellos y observa qué comportamiento global emerge: carriles en una multitud, barrios segregados, olas de contagio o embotellamientos.
En este curso construiremos ese enfoque paso a paso: estado y reglas, percepción y movimiento, espacios y vecindarios, actualización síncrona y asíncrona, emergencia y autoorganización, sistemas complejos, modelos clásicos (Vida, Schelling, epidemias, tráfico), experimentación con réplicas, validación, escalabilidad y visualización. Trabajaremos con esquemas y pequeños modelos en Python, sin requerir matemática avanzada.
El recorrido
Cuatro ideas que conectan todo
Del agente individual al patrón colectivo que nadie ordenó.
Entorno
Espacios discretos y continuos, vecinos y formas de actualización.
Interacción
Comunicación, movimiento y retroalimentación entre agentes.
Emergencia
Comportamiento global, validación, escala y visualización.