Descripción: El Modelo Basado en Agentes (MBA) es una clase de modelos computacionales que simulan las acciones e interacciones de agentes autónomos, que pueden ser individuos, grupos o entidades que toman decisiones. Estos modelos se caracterizan por su capacidad para representar sistemas complejos donde los agentes interactúan entre sí y con su entorno, lo que permite observar emergencias y comportamientos globales a partir de las reglas locales que rigen a cada agente. Los agentes pueden ser programados con diferentes niveles de complejidad, desde comportamientos simples hasta estrategias sofisticadas, y pueden adaptarse a cambios en su entorno. Esta flexibilidad hace que los MBA sean herramientas valiosas en la investigación y el análisis de fenómenos en diversas disciplinas, como la economía, la biología, la sociología y la inteligencia artificial. La representación de los agentes y sus interacciones se puede realizar a través de diversas técnicas, incluyendo redes neuronales, algoritmos evolutivos y sistemas multiagente, lo que permite una amplia gama de aplicaciones y enfoques en la modelización de sistemas dinámicos.
Historia: El concepto de Modelos Basados en Agentes comenzó a tomar forma en la década de 1970, aunque sus raíces se pueden rastrear hasta la teoría de sistemas complejos y la simulación por computadora. Uno de los hitos importantes fue el trabajo de John Holland en la década de 1980, quien introdujo el concepto de ‘agentes’ en el contexto de sistemas adaptativos complejos. A lo largo de los años, el desarrollo de software y herramientas de simulación ha facilitado la implementación de MBA en diversas áreas. En la década de 1990, los MBA comenzaron a ganar popularidad en la investigación social y económica, permitiendo a los científicos modelar fenómenos como la dinámica de poblaciones y la difusión de innovaciones.
Usos: Los Modelos Basados en Agentes se utilizan en una variedad de campos, incluyendo la economía, la ecología, la sociología y la epidemiología. En economía, se aplican para simular mercados y comportamientos de consumidores, mientras que en ecología se utilizan para modelar interacciones entre especies y la dinámica de ecosistemas. En sociología, los MBA ayudan a entender fenómenos sociales como la propagación de información o comportamientos colectivos. Además, en epidemiología, se emplean para modelar la propagación de enfermedades y evaluar el impacto de intervenciones de salud pública.
Ejemplos: Un ejemplo notable de un Modelo Basado en Agentes es el modelo de simulación de tráfico, donde los vehículos son representados como agentes que interactúan en una red vial, permitiendo estudiar patrones de congestión y optimización de rutas. Otro ejemplo es el modelo de propagación de enfermedades, donde los individuos son agentes que pueden infectarse o recuperarse, lo que ayuda a predecir el curso de una epidemia. En el ámbito económico, se utilizan MBA para simular mercados financieros, donde los agentes representan a inversores que toman decisiones basadas en información y estrategias diversas.
