El libro Introducción al modelado basado en agentes. Una aproximación desde NetLogo explica en qué consiste modelar basándose en agentes y, por medio de tres sencillos ejemplos, introducir al lector en el modelado basado en agentes en las ciencias socieles. Dichos ejemplos caen dentro del campo de la sociología computacional, la teoría computacional y la teoría computacional de las organizaciones.

La simulación basada en agentes es un nuevo método de investigación para las ciencias sociales que permite explicar de manera sencilla fenómenos sociales, políticos y económicos a través de mecanismos que hacen alusión a las acciones de los agentes y a la estructura de interacción entre ellos. El entorno de programación NetLogo ofrece, frente a otras herramientas, ventajas como: mayor rapidez de aprendizaje y uso, instalación simple y obtención gratuita a través de la red y utilización tanto en el aula para la enseñanza como en el laboratorio para la investigación. Los objetivos de este volumen son definir la simulación basada en agentes; describir las etapas metodológicas que es preciso recorrer para realizar una investigación basada en agentes; y mostrar los instrumentos básicos de NetLogo. Se trata, en definitiva, de presentar a los científicos sociales una nueva manera de pensar sobre los problemas sociales, políticos y económicos.

Un Modelo Basado en Agentes (o Agent Based Model ABM) permite simular las acciones e interacciones de muchos agentes o entidades con el fin de evaluar su impacto en el conjunto del sistema. Estos modelos se utilizan en ámbitos como la industria, las empresas, biología, la ecología y las ciencias sociales. APORTACIONES - RESULTADOS INMEDIATOS. Desde las primeras páginas el lector ya es capaz de crear un modelo. - SOFTWARE GRATUITO. El uso de un software específico y gratuito para uso personal y educativo. - SIN FORMACION PREVIA. No se requiere saber programar en Java, C++, Pyton, Anylogic, etc. - GUIA. Una guía ordenada que explica con detalle cada paso, para conseguir un aprendizaje rápido. - MODELOS. La explicación de 40 modelos didácticos, creados para aprender de forma progresiva. - FIGURAS. El apoyo de más de 1000 figuras para avanzar con claridad en cada etapa. - VIDEOS. Los modelos descritos, junto a diversos videos de ayuda, se pueden descargar. - PRACTICO. Un enfoque práctico permite al lector ir viendo las posibles aplicaciones a su entorno. - EXPERIENCIA. La experiencia docente del autor y los revisores ha permitido depurar el texto al máximo. AUTOR Y REVISORES Juan Martín García es Doctor Ingeniero Industrial en Organización de Empresas por la UPC (España) y Diplomado por la Sloan School of Management del MIT (USA). Posee más de 30 años de experiencia como consultor de empresas y organismos públicos usando modelos de simulación basados en Dinámica de Sistemas. Profesor en varias universidades españolas y latinoamericanas, imparte los cursos online en Vensim https: //vensim.com/vensim-online-courses/ (en inglés) y de Dinámica de Sistema en ATC-Innova http: //atc-innova.com/ (español). Autor de libros y ponencias con aplicaciones empresariales, sociales y medioambientales de los modelos de simulación. - Dr. Francisco Campuzano Bolarín. Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT). - Lening Mora. Naval Postgraduate School (Monterey, California USA). - Professor Gavin Melles, PhD, MSc Swinburne University (Victoria, Australia). INDICE Presentación Software Instalación Pantalla de trabajo Un modelo en 1 minuto Conceptos Funciones y tablas Variables Modelo: Semáforo Modelo: París Roma Atributos Modelo: Río Bravo 2 Modelo: Flota de Camiones Colecciones y agregados Modelo: Dragones y Castillos Modelo: Padres e hijos Modelo: Los cuatro piratas Referencias Modelo: Blancas y Negras Modelo: Blancas y Negras 2 Modelo: Blancas y Negras 3 Comentarios Herramientas Parámetros iniciales de las entidades Modelo: Carreras de caballos Parámetros temporales Modelo: Lanzamiento de satélites Entidades de datos externos Importar datos iniciales Importar series temporales de datos Modelo: Mis tres conejos Ejercicios Modelo: Población de conejos Modelo: Población de conejos 2 Modelo: Población de conejos 3 Modelo: Población de conejos 4 Modelo: Población de conejos 5 Modelo: Dulces caramelos Modelo: Tienda de quesos Modelo: Tienda de quesos 2 Modelo: Pilotos de Formula 1 Modelo: Pacientes y hospitales Modelo: Cría de caballos Modelo: Cría de caballos 2 Modelo: Cría de caballos 3 Modelo: Cría de caballos 4 Modelo: Cría de caballos 5 Modelo: Aviones de combate Modelo: Aviones de combate 2 Modelo: Pesca en tres mares Modelo: Pesca en tres mares 2 Modelo: Pesca en tres mares 3 Modelo: Pesca en tres mares 4 Modelo: Pesca en tres mares 5 Modelo: Mercado del oro Modelo: Mercado del oro 2 Modelo: Mercado del oro 3 Modelo: Mercado del oro 4 Modelo: Restaurante ecológico Modelo: Juego de la Cerveza

En esta obra se ofrece una introducción a los conceptos fundamentales del modelado y la simulación por ordenador, y se describen diferentes tipos de modelos y sus simuladores: modelos de tiempo discreto, modelos de eventos discretos, autómatas celulares, modelos basados en agentes, modelos dinámicos en ecuaciones diferenciales ordinarias, modelos dinámicos híbridos y modelos de ecuaciones en derivadas parciales. También se ofrece una breve introducción al lenguaje de análisis de datos R. Por ser conceptualmente más compleja, la descripción y simulación de los modelos de tiempo continuo representados mediante ecuaciones algebraicas y diferenciales, de los modelos híbridos y de los modelos en derivadas parciales, ocupa la mayor parte de la obra. Los modelos híbridos considerados están compuestos de sistemas de ecuaciones algebraico diferenciales y de eventos, y son descritos empleando el lenguaje de modelado orientado a objetos Modelica. Los modelos en derivadas parciales son descritos usando el entorno de simulación FlexPDE.

During the last two decades agent based modeling has become more and more used for the study of complex systems in several fields of Social Sciences and for decision making. Entities in a social system can be modeled as autonomous agents that interact in an environment. These models can be simulated to analyse the behavior of the system in different scenarios and configurations. This paper illustrates agent based modeling application for different cases and describes the tools that are more commonly used, as well as the methodological challenges for its use at a large scale.