Modelos Basados en Agentes Vida Artificial Sociedades Artificiales (página 3)

Partes: 1, 2, 3

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Dinámica urbana – Vensim Model Reader

Conclusiones

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Problemas de modelos complejos
No hay certidumbre en relevancia de las variables consideradas
Demasiadas variables, demasiados grados de libertad ? combinatoria de magnitud ultra-astronómica
5 x 5 x 2 = 33 millones de combinaciones
Pequeñas diferencias en valores pueden conducir a comportamientos disímiles
Los escenarios de equilibrio no son sensibles a las condiciones iniciales
Si el sistema es complejo, tiene extrema sensitividad a condiciones iniciales
La trayectoria del comportamiento difiere aunque las condiciones iniciales sean casi idénticas

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Conclusiones (1/3)
Insuficiencia de modelos con “juego libre de variables”
Necesidad de coordinar semántica del modelo con datos arqueológicos y urbanos específicos y de mezclar formalismos
Necesidad de comprender mejor la dinámica de los sistemas complejos
No deben usarse para “explicar” casos concretos, sino para describir clases genéricas de comportamiento (equilibrio, oscilación, caos, complejidad)
El comportamiento es emergente de interacciones locales. No resulta de relaciones lineales entre “causas” y “efectos” (aunque el modelo es determinista)

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Conclusiones (2/3)
Importancia o inevitabilidad del modelado
Peligros latentes
Modelos demasiado realistas y explosión combinatoria
Principio KISS (Keep it simple, stupid)
Interpretación tendiente al individualismo metodológico (incluso en textos como el de Resnik)
No hay un modelo universal
Requerimiento de programación para problemas puntuales
Ya hay bastante material ahí afuera
Sitio de Leigh Tesfatsion en Iowa

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Conclusiones (3/3)
Juegos, tortuguitas, azúcar, hormigas, lenguajes para niños
Necesidad de tratar problemas a niveles más elementales que lo acostumbrado
Aún así, no siempre los problemas son tratables
Lévi-Strauss y otros hablaron de “modelos” sin comprometerse con la cuestión
Sugerencia: Elegir un ambiente adecuado y profundizar en él
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