Modelización de sistemas complejos

• Autor: Laychi Morey, Flor del Carmen
• Formato: informe técnico
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional De La Amazonía Peruana
• Repositorio: UNAPIquitos-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unapiquitos.edu.pe:20.500.12737/6323
• Enlace del recurso: http://repositorio.unapiquitos.edu.pe/handle/20.500.12737/6323
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistemas complejos; Modelos de análisis; Teoría de Sistemas; Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones

La modelización de sistemas complejos es un tema extenso, lo cual hace interesante realizar un estudio sobre ello, pero al mismo tiempo con algunos problemas para encontrar información detallada. Debido a la complejidad como su mismo nombre nos dice, estos sistemas se han venido desarrollando temáticamente por muchos autores que han tratado de acercarse y enfocarse más a fondo en el tema donde se ve que gracias a las tecnologías se han desarrollado sistemas o plataformas para mejorar y poder encontrar soluciones de una manera más rápida y sencilla. Dentro de la Modelización de Sistemas Complejos también se desarrollarán los tipos de modelización, las etapas de la modelización, las ayudas informáticas, el modelado computacional que al mismo tiempo se divide en dos: Modelado basado en agentes y dinámica de sistemas. Lo cual nos da como resultado que gracias al estudio de los sistemas complejos se han abierto puertas a campos como la informática para desarrollar modelados que permiten encontrar causas y efectos de una manera más rápida. En conclusión, la modelización de sistemas complejos tiene varios temas dentro de ella para lo cual se ha utilizado las ayudas informáticas para tener un concepto más claro, para ello se ha analizo la simulación basada en agentes y la dinámica de sistemas para ver el potencial que tienen de complementar modelos no formales (normalmente verbales) de sistemas complejos y modelos matemáticos más abstractos. A menudo la representación verbal de sistemas complejos carece del rigor formal necesario para valorar su coherencia lógica y para generalizar a partir de ellos, mientras que los modelos matemáticos suelen ser menos realistas debido a las fuertes restricciones impuestas por las hipótesis simplificadoras que son necesarias para poder resolverlos. Usando técnicas de modelado computacional como la simulación basada en agentes y la dinámica de sistemas tenemos el potencial de construir modelos que combinan la riqueza descriptiva de los modelos verbales con el rigor formal de los modelos matemáticos más abstractos.