#IBMs #NetLogo #Modelización
El capítulo 22 de nuestro podcast trata sobre el análisis y la comprensión de Modelos Basados en Agentes (ABMs) una vez construidos. Este proceso se realiza principalmente a través de experimentos de simulación controlados, como probar un nuevo software o realizar experimentos de laboratorio. Dado que no hay un protocolo simple, se emplean diversas heurísticas(reglas de thumb) como guías. El modelo de Segregación se usa para ilustrar algunas heurísticas clave. Otras heurísticas mencionadas incluyen probar valores extremos de parámetros, identificar puntos de inflexión, usar diferentes visualizaciones, ejecutar paso a paso, buscar patrones llamativos, definir “monedas” (medidas de resumen), analizar versiones simplificadas, analizar de abajo hacia arriba y explorar escenarios irreales. Las estadísticas son útiles para resumir y cuantificar, pero el análisis deductivo es crucial. Comprender un ABM requiere ser un “detective” combinando razonamiento y creatividad.
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