Simulador de dominio social

Simulador de dominio social

Aplicaciones de los modelos basados en agentes

Un modelo basado en agentes (ABM) es un modelo computacional para simular las acciones e interacciones de agentes autónomos (tanto entidades individuales como colectivas, como organizaciones o grupos) con el fin de comprender el comportamiento de un sistema y lo que rige sus resultados. Combina elementos de la teoría de los juegos, los sistemas complejos, la emergencia, la sociología computacional, los sistemas multiagentes y la programación evolutiva. Los métodos de Monte Carlo se utilizan para comprender la estocasticidad de estos modelos. En particular, dentro de la ecología, los ABM también se denominan modelos basados en el individuo (IBM)[1] Una revisión de la literatura reciente sobre modelos basados en el individuo, modelos basados en el agente y sistemas multiagente muestra que los ABM se utilizan en muchos ámbitos científicos, como la biología, la ecología y las ciencias sociales[2]. El modelado basado en agentes está relacionado con el concepto de sistemas multiagentes o de simulación multiagente, pero se diferencia de ellos en que el objetivo de los ABM es buscar una visión explicativa del comportamiento colectivo de los agentes que obedecen reglas simples, normalmente en sistemas naturales, más que en el diseño de agentes o en la resolución de problemas prácticos o de ingeniería específicos[2].

Simulación para el científico sociallibro de texto de klaus g. troitzsch y nigel gilbert

A medida que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM) evolucionan, esperamos que los robots ejecuten tareas cada vez más complejas con total autonomía para percibir el entorno, responder a él y ejecutar acciones en él. Los robots son habituales en los entornos industriales y comerciales, para la recogida y el embalaje de montajes complejos, la entrega de última milla, etc.
Para verificar las soluciones antes de implantarlas en un robot, los robotistas y desarrolladores necesitan una plataforma de experimentación que imite con precisión el entorno del mundo real, así como las interacciones físicas del robot con ese entorno. Mediante la simulación, pueden evaluar el rendimiento del robot en términos de localización, planificación del movimiento y control.
Permita que sus robots recojan con precisión un objeto sin conocer explícitamente su ubicación. Nuestra nueva demostración de estimación de la pose del objeto muestra cómo recopilar datos sintéticos y entrenar un modelo de aprendizaje profundo para predecir la pose de un objeto determinado.

Simulación para la ciencia social…

El co-simulador de sistemas ciberfísicos y sociales DEFENDER es una solución para la evaluación estocástica y en el dominio del tiempo de los ataques ciberfísicos a las infraestructuras críticas. La metodología principal se basa en redes de Petri y cadenas de Markov de tiempo continuo.
El co-simulador DEFENDER Cyber-Physical-Social System (CPSS) utiliza árboles de ataque como representación estática inicial de un ataque ciberfísico. Los árboles de ataque se transforman a su vez en modelos de ataque estocásticos y dinámicos que se basan en Cadenas de Markov de Tiempo Continuo (CTMC). Los modelos de ataque basados en CTMC permiten una cuantificación estocástica del tiempo de propagación del ataque, así como una cuantificación de las probabilidades de comprometer los objetivos del ataque. La utilización de los resultados del co-simulador CPSS es doble en el proyecto DEFENDER. En primer lugar, es utilizado por los módulos dentro de la solución DEFENDER para proporcionar conocimiento de la situación y posibles contramedidas. En segundo lugar, se aprovecha dentro del panel de visualización para los operadores. Para ello, la evaluación del ataque proporcionada por el cosimulador CPSS se convierte en un árbol de ataque, que se considera un apoyo visual eficaz para la percepción del ataque.

Wikipedia

Esta página enumera algunos de los sitios web que proporcionan información sobre la simulación social y temas relacionados. La Web cambia constantemente, por lo que es posible que algunas de las direcciones que se muestran a continuación hayan desaparecido y otras hayan llegado. No obstante, esta lista proporciona un buen punto de partida para la exploración.
MIMOSE consiste en un lenguaje de descripción de modelos y un marco experimental para la simulación de modelos. El objetivo principal del proyecto MIMOSE ha sido el desarrollo de un lenguaje de modelización que tenga en cuenta las exigencias especiales de la modelización en las ciencias sociales, especialmente la descripción de relaciones cuantitativas y cualitativas no lineales, influencias estocásticas, procesos de nacimiento y muerte, y modelos micro y multinivel. El objetivo es que la descripción de modelos en MIMOSE no suponga una carga para el modelador con muchos detalles de programación e implementación.
La versión 2.0 requiere Sun Sparc (SunOS, Solaris, X11R5/6 o LINUX. Se está desarrollando una interfaz Java y la próxima versión podrá utilizarse con navegadores compatibles con Java. La versión actual puede utilizarse con navegadores compatibles con Java, siempre que el proceso del servidor se ejecute en una máquina SunOS o LINUX.

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