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Curriculum Vitae Online by Pablo Alejandro Araujo Granda is licensed under a Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 Ecuador License.
Tag Archives: Araujo Granda
2.24 ¿A dónde ir desde aquí?
#IBMs #NetLogo #Modelización El Capítulo 24 ofrece guía para quienes desean continuar usando o enseñando Modelos Basados en Agentes (ABMs). Sugiere reimplementar ABMs científicos existentes como paso inicial para desarrollar habilidades y experiencia. Al crear el primer modelo propio desde cero, se recomienda … Continue reading
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2.23 Análisis de Sensibilidad, Incertidumbre y Robustez
#IBMs #NetLogo #Modelización El Capítulo 23 del podcast, presenta el Análisis de Sensibilidad (SA), Incertidumbre (UA) y Robustez (RA), cruciales para evaluar Modelos Basados en Agentes (ABMs). El SA explora cómo los resultados cambian con variaciones en parámetros, identificando procesos importantes. Puede ser de … Continue reading
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2.22 Analizando y entendiendo modelos basados en agentes
#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. … Continue reading
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2.21 Introducción a la Parte IV
#IBMs #NetLogo #Modelización Arrancamos con la 4ta parte del texto guía. este capítulo del podcast introduce el testeo y análisis de Modelos Basados en Agentes (ABMs). El testeo verifica la implementación correcta del modelo, mientras que el análisis busca entender su comportamiento para transferir ese conocimiento … Continue reading
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2.20 Parametrización y Calibración
#IBMs #NetLogo #Modelización El capítulo explica la parametrización, que es la selección de valores para las constantes del modelo, vital para comprender sistemas complejos y la importancia de los procesos. La calibración es una forma especial de parametrización en la que se ajustan pocos parámetros … Continue reading
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2.19 Desarrollo de la Teoría
#IBMs #NetLogo #Modelización El Capítulo 19 se centra en el desarrollo de teoría para modelar procesos clave, particularmente el comportamiento de los agentes, en Modelos Basados en Agentes (ABMs). Una “teoría” es un submodelo probado y útil para una conducta específica. Se utiliza el Modelado … Continue reading
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2.18 Patrones para la Estructura del Modelo
#IBMs #NetLogo #Modelización Este capítulo del podcast presenta el Modelado Orientado a Patrones (POM) para diseñar la estructura de Modelos Basados en Agentes. Comienza con una estructura mínima basada en el propósito, pero es crucial usar patrones observados en la realidad para seleccionar entidades, variables … Continue reading
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2.17 Introducción a la Parte III
#IBMs #NetLogo #Modelización Este capítulo del podcast abre las ganas de seguir con el texto guía y vamos hacia la parte III, la cual, aborda el nivel estratégico del modelado basado en agentes, buscando entender sistemas complejos reales. Introduce el Modelado … Continue reading
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2.16 Colectivos
#IBMs #NetLogo #Modelización Este capítulo del pòdcast explica la modelización de colectivos en Modelos Basados en Agentes (ABMs), grupos intermedios de agentes que impactan fuertemente en los individuos y el sistema general. Los colectivos pueden representarse como un fenómeno emergente del comportamiento individual o, … Continue reading
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2.15 Estocasticidad
#IBMs #NetLogo #Modelización El capítulo 15 del podcast describe la estocasticidad en modelos, que emplea números aleatorios para representar variabilidad real sin modelar sus causas específicas. Esto genera resultados distintos en cada ejecución. Se utiliza para inicializar variables con distribuciones (ej: normal) y modelar procesos/comportamientos variables usando datos … Continue reading
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2.14 Planificación (Scheduling)
#IBMs #NetLogo #Modelización El capítulo aborda la planificación (scheduling) en NetLogo, crucial para definir el orden en que ocurren las accionesdel modelo. Los modelos simplifican la realidad simultánea representando eventos discretos en una secuencia específica. El método común es usar pasos de tiempo discretos (ticks), donde … Continue reading
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2.13 Interacción
#IBMs #NetLogo #Modelización Este capítulo de podcast explora la interacción, una característica distintiva de los modelos basados en agentes (ABMs), donde los agentes se afectan mutuamente o a su entorno de forma explícita, a menudo localmente pero a veces globalmente. Se … Continue reading
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2.12 Predicción
#IBMs #NetLogo #Modelización Este capítulo del podcast aborda la predicción, fundamental para el comportamiento adaptativo en modelos basados en agentes (ABMs), explorando predicciones tácitas versus explícitas. Usa el Modelo de Inversores para ilustrar cómo el horizonte temporal de la predicción afecta resultados y decisiones … Continue reading
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2.11 Comportamiento Adaptativo y Objetivos
#IBMs #NetLogo #Modelización Este capítulo delpodcast se enfoca en modelar el comportamiento adaptativo y los objetivos de los agentes en ABMs. Es crucial entender cómo sus decisiones impactan el sistema. Se exploran métodos de optimización de objetivos, donde agentes evalúan alternativas usando una función objetivo, … Continue reading
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2.10 Percepción (Sensing)
#IBM #NetLogo #Modelización Este capítulo del podcast introduce el concepto de percepción (sensing) en los modelos basados en agentes, explorando qué información tienen los agentes y cómo la obtienen. Se enfatiza cómo las suposiciones sobre la percepción afectan los resultados del modelo. Se … Continue reading
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