Descripción: El Modelado Basado en Agentes (MBA) es un enfoque de modelado que utiliza agentes para representar y simular las acciones e interacciones de entidades autónomas. Estos agentes pueden ser individuos, grupos o incluso sistemas completos, y están diseñados para actuar de manera independiente, tomando decisiones basadas en reglas predefinidas o en su entorno. Este enfoque permite estudiar fenómenos complejos en diversas disciplinas, como la economía, la biología, la sociología y la informática, al proporcionar una representación más realista de la dinámica de sistemas donde las interacciones locales pueden dar lugar a comportamientos emergentes a gran escala. Los agentes pueden ser programados para adaptarse y aprender de su entorno, lo que añade una capa de complejidad y realismo a las simulaciones. El MBA se caracteriza por su capacidad para modelar sistemas no lineales y su flexibilidad para incorporar diferentes tipos de agentes con diversas características y comportamientos. Además, permite la exploración de escenarios hipotéticos y la evaluación de políticas o estrategias en un entorno controlado, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para investigadores y profesionales en múltiples campos.
Historia: El Modelado Basado en Agentes comenzó a tomar forma en la década de 1970, con el desarrollo de simulaciones que incorporaban entidades autónomas. Uno de los hitos importantes fue el trabajo de John Holland en los años 80, quien introdujo conceptos de sistemas complejos y adaptativos. A lo largo de los años 90, el MBA ganó popularidad en diversas disciplinas, especialmente en ciencias sociales y biológicas, gracias a la mejora en la capacidad computacional y el desarrollo de software especializado como NetLogo y Repast.
Usos: El Modelado Basado en Agentes se utiliza en una variedad de campos, incluyendo la economía para simular mercados, en ecología para modelar interacciones entre especies, y en sociología para estudiar dinámicas sociales. También se aplica en la planificación urbana, la gestión de recursos y la investigación en salud pública, donde se pueden modelar la propagación de enfermedades o el comportamiento de los consumidores.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de Modelado Basado en Agentes es el uso de NetLogo para simular la propagación de enfermedades infecciosas en una población, donde cada agente representa a un individuo que puede infectarse o recuperarse. Otro ejemplo es el uso de MBA en la economía para modelar el comportamiento de los consumidores y su impacto en el mercado.
