Ingeniería Sostenible - ITSC (IV)

Prof. José Manuel MAGALLANES

Diplomatura en Ingeniería Sostenible

Prof. José Manuel MAGALLANES BSc, MA, PhD



SESION 4 SIMULACION Y COMPLEJIDAD



¿Qué es simular?

DARLE “VIDA” A UN MODELO

DE LA REALIDAD



¿Qué es simular?

DARLE “VIDA” A UN MODELO

DE LA REALIDAD

REPRESENTACIÓN UTIL, PERO SIMPLIFICADA Y

TEMPORAL

INCONMENSURABLE PERO PERCEPTIBLE



¿Por qué simular?

SOPORTE A LA TOMA DE DECISIONES

¿Sacrifico representatividad? ¿Sacrifico el contexto?



¿Por qué simular?

LIMITES DE LA NATURALEZA HUMANA

POR ENCIMA DE CAPACIDADES

DESARROLLABLES

LA INTUICIÓN Y LA EXPERIENCIA AYUDAN

PERO TAMBIÉN TRAICIONAN

SOPORTE A LA TOMA DE DECISIONES



LA INTUICIÓN Y LA EXPERIENCIA AYUDAN

PERO TAMBIÉN TRAICIONAN

Tversky

Kahnemann

Simon

Ariely



LA ALGORITMIA COMPUTACIONAL SE AFECTA DE LA CONCEPCIÓN DE MUNDO

PARADIGMAS

EL MUNDO COMO REGULARIDAD

EL MUNDO COMO PROBABILIDAD

EL MUNDO COMO EVENTOS

EL MUNDO COMO SISTEMA

EL MUNDO COMO RED

EL MUNDO COMO COMPLEJIDAD ADAPTATIVA



NO TODAS LAS SITUACIONES PUEDEN SER MODELABLES USANDO ECUACIONES

SIMULACIÓN SOCIAL BASADA EN MULTIAGENTES

REALIDAD



La SSBM busca crear laboratorios electrónicos que permitan experimentar con sistemas complejos simulados. La SSBM usa conjuntos de agentes y protocolos para simular las interacciones y decisiones de estos agentes.




La SSBM puede mostrar cómo un sistema puede evolucionar en el \empo, usando sólo una descripción de la conducta de los agentes y las restricciones del mundo donde habitan.




La SSBM se enfoca en la conducta individual donde las reglas de decisión y acción están basadas en teorías sobre del individuo. Basado en estas reglas, la SSBM se puede u\lizar para estudiar fenómenos agragados o emergentes a par\r de la realización de las decisiones de los agentes.




CENTROS DE INVESTIGACIÓN



EVENTOS



ORGANIZACIONES



CELLULAR AUTOMATA

Von Neumann Ulam

Un autómata celular (A.C.) es un modelo matemáDco para un sistema dinámico que evoluciona en pasos discretos. Es adecuado para modelar

sistemas naturales que puedan ser descritos como una colección masiva de objetos simples que interactúen localmente unos con otros.



Celda de referencia Qué debe hacer

esta celda?

Ello depende del ESTADO de sus vecinos



Si este es mi estado

Este podría ser mi siguiente

estado

Si los vecinos estabn en el

estado anterior



reglas

Simples reglas aplicadas a estados discretos en vecindarios puede dar resultados inesperados



reglas

Dado que pueden estar en uno de dos estados…

OCHO Posibilidades

28=256

ONE-‐DIMENSION AUTOMATA



2

4

8

16

32

64

128

1

Con estos valores, Wolfram propone

varias reglas



2

4

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16

32

64

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1

ESTA ES REGLA 30



2

4

8

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128

1

t1

t2

t3

t4

REGLA 30 En acción



2

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SIN CAMBIO

t1

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REGLA 30 En acción



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REGLA 30 En acción



t1

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SIN CAMBIO

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REGLA 30 En acción



t1

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REGLA 30 En acción



Wilensky

IMPLEMENTANDO RULE 30 EN NETLOGO

2

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1



2

4

8

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128

1

IF the cell to my leb is white, I am white and the cell to my right is red OR the cell to my leb is white, I am red and the cell to my right is white OR the cell to my leb is white, I am red and the cell to my right is red OR the cell to my leb is red, I am white and the cell to my right is white THEN I will turn red next Dme ELSE I will turn white next Dme



IF the cell to my leb is white, I am white and the cell to my right is red OR the cell to my leb is white, I am red and the cell to my right is white OR the cell to my leb is white, I am red and the cell to my right is red OR the cell to my leb is red, I am white and the cell to my right is white THEN I will turn red next Dme ELSE I will turn white next Dme



Notes: *Netlogo uses PATCHES en vez de CELDAS *Usando [variable] of, se Dene acceso a esa variable * patch-‐at funciona asi:

-‐1, 1 0, 1 1, 1

-‐1, 0 1, 0

-‐1,-‐1 0,-‐1 1,-‐1

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