Introducción a la Modelación basada en agentes con Python

Ponente(s): Augusto Cabrera Becerril

• Título y Audiencia objetivo Título: Introducción a la modelación basada en agentes con Python Audiencia: Público en general • Datos de contacto y afiliación del (los) ponente(s). 1. Nombre del ponente: Augusto Cabrera Becerril 2. Correo electrónico: acb@ciencias.unam.mx 3. Adscripción: Facultad de Ciencias, Universidad Nacional Autónoma de México • Duración, fechas y horarios preferentes para impartir el curso. El taller constará de cuatro sesiones de 2 horas (8 en total). Para impartirse en dos o cuatro días. En el caso de cuatro días el horario preferente será por la mañana (antes del mediodía). En el caso de cuatro días se propone una sesión por la mañana (antes del mediodía) y otra a las 4 pm. • Objetivo del curso. Dar una introducción general a la modelación basada en agentes usando herramientas de cómputo sencillas, pero poderosas. Los asistentes tendrán un punto de partida desde el cual pueden introducirse a la modelación basada en agentes. •Resumen/Temas a tratar. La modelación basada en agentes es una técnica computacional para modelar de forma directa las interacciones individuales en sistemas con un gran número de componentes que interactúan entre sí y con el ambiente que los contiene. Ha sido utilizado en el estudio de distintos sistemas complejos en medicina, sociología, biología de sistemas y otros campos. Integra distintas técnicas de modelación matemática, con distintos niveles de detalle. Existen actualmente una amplia gama de plataformas para construir modelos basados en agentes, NetLogo de Rand y Wilensky es quizás la mas ampliamente difundida y ha cumplido con la función de popularizar la modelación basada en agentes como una alternativa in-sílico para la experimentación. Pero existen herramientas más poderosas, más adecuadas computacionalmente a las necesidades de quehacer científico El taller constará de cuatro sesiones de 2 horas (8 en total) descritas a continuación: Sesión 1. Introducción a la modelación basada en agentes. Ejemplos de modelos basados en agentes. Elementos de un modelo basado en agentes. Construcción de un modelo simple y su implementación en Python. Diseño de los experimentos y análisis de los resultados de las simulaciones. Sesión 2. Modelando interacciones biológicas. Modelos en ecología. Modelos en epidemiología. Modelos de reacciones químicas. Modelando el crecimiento y la forma. Sesión 3. Modelos con ambientes de red. Rudimentos de teoría de redes. Redes regulares Redes de "mundo pequeño" Redes de Barabási-Albert Medidas de centralidad. ¿Importa la topología de la red? Sesión 4. Sociedades artificiales. Juegos y toma de decisiones. El juego de la minoría Modelos de combate Sugarscape • Número máximo de asistentes 30 • Requerimientos específicos para la realización del taller 30 computadoras que tengan instalado el siguiente software: Interprete de Python 2.7 Bibliotecas: Matplotlib, Numpy, Pandas, Networkx, PyLab, SciPy, Random Preferentemente sistema operativo Linux. Pizarrón blanco y plumones Proyector