Prologo

“Algunos miran las cosas como son y preguntan por qué. Sueño con cosas que nunca fueron y pregunto ¿por qué no?”

— John F. Kennedy

“Creo que el próximo siglo será el siglo de la complejidad.”

— Stephen Hawking

Cualquier nuevo enfoque de la ciencia tiene que pasar por su infancia: como un niño aprendiendo a caminar, los primeros pasos de un nuevo enfoque son exploratorios, inseguros, y sin una idea clara de hacia dónde podrían llevar , sinembargo estos pasos son observados gran interés y entusiasmo. El modelado basado en agentes (MOBA) ha estado en su infancia durante las últimas dos décadas. el rápido interés creciente por e4stos modelos ciertamente es alentado por los enormes aumentos en la potencia informática que ahora hacen práctico simular grandes cantidades de individuos (agentes) en poblaciones virtuales, pero también ha sido impulsado por otro tipo de poder que ha crecido rápidamente en los últimos años: el deseo de comprender los fenómenos complejos natural y cómo emergen de la variabilidad la adaptabilidad y la organización de lo individual. Los pioneros de lo MOBA afirmaron que un cambio de enfoque de los “agregados” a los individuos conduciría a nuevas ideas fundamentales, dee hecho numerosos MOBAs han demostrado la importancia de las características individuales y sus interacciones para las dinámicas de los sistemas naturales y sociales. Incluso en su infancia, el modelado basado en agentes ha cambiado nuestra comprensión de los sistemas Sin embargo, también hay que admitir que un cambio de enfoque de agregados a individuos no conduce automáticamente a una mejor y más general teoría o a estrategias más efectivas para resolver problemas aplicados. Las limitaciones del modelado analítico (ecuaciones diferenciales) que considera agregados homogeneos y no individuos o agentes heterogeneos tienen un precio:

Los modelos basados en agentes, MOBAs ,son más complejos que los modelos analíticos y esto los hace más difíciles para desarrollar, comprender y comunicar. Muchos proyectos de modelado no han abordado preguntas teóricas en absoluto. Y muchos proyectos basados en MOBAS han sido desafiados por problemas metodológicos y computacionales, los científicos a veces tienden a apresurarse a un nuevo enfoque que promete resolver problemas previamente intratables, y luego volver a técnicas familiares a medida que se descubren dificultades imprevistas en el nuevo enfoque, Sin embargo, creo firmemente que estos problemas pueden ser superados mediante la adaptación de técnicas existentes de otros campos de la ciencia.