¿El modelado basado en agentes es una habilidad valiosa?

Answer 1

Depende de tu campo, pero creo que sí.

Personalmente, utilicé un enfoque de modelado basado en agentes para crear un modelo de propagación del virus del Zika antes de que hubiera suficientes datos de campo disponibles para construir uno con una ecuación diferencial u otro enfoque. Esto fue posible porque los modelos basados ​​en agentes se centran en / dependen de datos relacionados con los individuos en la simulación y sus comportamientos, en mi caso, los comportamientos y detalles de Ae. portadores de mosquitos aegypti y víctimas humanas de H. Sapien , en lugar de en la dinámica de propagación más amplia del virus Zika (o cualquier otro sistema complejo) en sí. Básicamente, el procedimiento tradicional de modelado de dinámica de propagación de enfermedades implica escribir un sistema de ecuaciones que establezca los patrones de propagación de una enfermedad y usar datos de campo para corroborar esos patrones y completar esas ecuaciones. Con el modelado basado en agentes, se trabaja hacia atrás: los patrones de propagación surgen de los datos de propagación simulados, que surgen de las interacciones entre los organismos individuales que crean esos datos de propagación, que surgen de los comportamientos de los organismos individuales que interactúan.

Básicamente, la capacidad de construir modelos basados ​​en agentes es una habilidad de nicho; El modelado basado en agentes puede servir como una solución comodín para observar patrones en una variedad de disciplinas científicas. Pero, no siempre es necesario, casi siempre es más complicado que simplemente crear un sistema de ecuaciones (que es un procedimiento estándar cuando hay suficientes datos de campo disponibles), y solo es útil en circunstancias muy específicas. Realmente es solo una cuestión de decidir si las circunstancias requieren un enfoque de modelado basado en agentes.

¡Salud!

Answer 2

Como siempre: depende 🙂

Si está interesado en Analytics pero quiere darle un nuevo giro más allá de la corriente principal: sí.

Si desea analizar sistemas que carecen de datos de arriba hacia abajo pero sabe mucho sobre las personas que actúan en el sistema: sí.

Si desea poder modelar casi cualquier sistema real de forma intuitiva: sí.

Sin embargo, “ABM” (y el modelado de simulación en general) aún no se conoce ampliamente en la comunidad de Analytics. Entonces, si sigues a la multitud allí, tendrás que defender bien tu caso.

Creo que la mayoría de los esfuerzos de Analytics podrían beneficiarse enormemente de ABM.

En ese punto, consulte mi publicación de blog sobre ¿Qué pasaría si el bombo “Big Data Analytics” se tratara de modelos basados ​​en agentes?

salud

Answer 3

En realidad, al aplicar algunos supuestos en los modelos basados ​​en agentes, podemos obtener los modelos clásicos de macro nivel correspondientes. Por ejemplo, al aplicar el supuesto de red completamente conectada, podemos obtener el modelo clásico SIER en epidemiología a partir de su versión basada en agentes. Por lo tanto, veo el modelado basado en agentes como una herramienta de modelado más intuitiva, ya que construye la conexión entre variables de nivel macro a través de un proceso más simple donde las reglas de nivel individual y las conexiones entre individuos distintos, que la conexión entre nivel macro variables, se especifican. El modelado basado en agentes puede ayudar especialmente en aquellas situaciones en que los resultados a nivel macro son difíciles de observar.