Descripción: La simulación de agentes es un enfoque de modelado que se centra en la representación de entidades autónomas, conocidas como agentes, que interactúan entre sí y con su entorno. Estos agentes pueden ser tanto físicos como virtuales y están diseñados para tomar decisiones basadas en reglas predefinidas o en algoritmos de aprendizaje. La principal característica de la simulación de agentes es su capacidad para modelar comportamientos complejos a través de la interacción de múltiples agentes, lo que permite observar fenómenos emergentes que no serían evidentes al analizar un solo agente. Este tipo de simulación es especialmente útil en sistemas donde las interacciones son dinámicas y no lineales, como en la economía, la biología, la sociología y la inteligencia artificial. Al permitir la experimentación en entornos controlados, la simulación de agentes se convierte en una herramienta valiosa para la investigación y la toma de decisiones, facilitando la comprensión de cómo las acciones individuales pueden influir en el comportamiento colectivo y en el sistema en su conjunto.
Historia: La simulación basada en agentes tiene sus raíces en la década de 1970, cuando se comenzaron a desarrollar modelos computacionales para estudiar sistemas complejos. Uno de los hitos importantes fue el trabajo de John Holland en la teoría de sistemas adaptativos complejos, que sentó las bases para la investigación en este campo. En la década de 1990, el término ‘simulación basada en agentes’ se popularizó, especialmente con el desarrollo de software que permitió a los investigadores crear modelos de agentes de manera más accesible. Desde entonces, la simulación de agentes ha evolucionado y se ha integrado en diversas disciplinas, convirtiéndose en una herramienta esencial para el análisis de sistemas complejos.
Usos: La simulación de agentes se utiliza en una amplia variedad de campos, incluyendo la economía, la biología, la sociología, la ecología y la inteligencia artificial. En economía, se emplea para modelar mercados y comportamientos de consumidores. En biología, ayuda a entender la dinámica de poblaciones y la propagación de enfermedades. En sociología, se utiliza para estudiar interacciones sociales y fenómenos como la difusión de innovaciones. Además, en el ámbito de la inteligencia artificial, la simulación de agentes se aplica en el desarrollo de sistemas autónomos y robótica.
Ejemplos: Un ejemplo de simulación basada en agentes es el modelo de tráfico, donde cada vehículo se representa como un agente que toma decisiones sobre su velocidad y dirección en función de las interacciones con otros vehículos y las condiciones de la carretera. Otro ejemplo es el modelo de simulación de epidemias, donde los individuos se modelan como agentes que pueden infectarse, recuperarse o morir, permitiendo a los investigadores estudiar la propagación de enfermedades y evaluar estrategias de intervención. También se utiliza en la simulación de mercados financieros, donde los agentes representan a compradores y vendedores que interactúan en un entorno de mercado dinámico.
