Modelado basado en agentes para la simulación de políticas de sostenibilidad

• Amparo Alonso Betanzos ^[1] ; Alejandro Rodríguez Arias ^[1] ; Bertha Guijarro Berdiñas ^[1] ; Noelia Sánchez Maroño ^[1]
  1. [1] Universidade da Coruña

     Universidade da Coruña

     A Coruña, España

     
• Localización: La inteligencia artificial hoy y sus aplicaciones con Big Data / Amparo Alonso-Betanzos (ed. lit.) , Daniel Peña Sánchez de Rivera (ed. lit.) , Pilar Poncela Blanco (ed. lit.) , 2025, ISBN 978-84-17609-93-1, págs. 5-30
• Idioma: español
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• Resumen

  • En este artículo exploramos el uso de modelos basados en agentes (MBA) combinados con técnicas de inteligencia artificial (IA) para simular y analizar sistemas complejos. Los MBA permiten representar sistemas compuestos por múltiples entidades autónomas, cada una con sus propias características y comportamientos, lo cual facilita el estudio de dinámicas emergentes a nivel micro y macro. Al integrar técnicas de aprendizaje automático se potencia la capacidad de los agentes para tomar decisiones adaptativas, analizar datos y mejorar la precisión de las simulaciones. Este enfoque ha demostrado ser particularmente efectivo para resolver problemas donde la interacción entre agentes y su entorno es clave, como en la propagación de enfermedades, la adopción de innovaciones, o la gestión de recursos en organizaciones. Estos modelos son aplicables en diversos dominios, como la sostenibilidad, la salud pública o la economía, y tienen un importante potencial para la simulación de políticas, permitiendo mejorar la toma de decisiones en entornos complejos y cambiantes.