Prologo
“Todos los modelos son erroneos, pero algunos son útiles”
— George F. Box
“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, sus primeros pasos son exploratorios, inseguros, y sin una idea clara de hacia dónde podrían llevar , sin embargo estos pasos son observados con gran interés y entusiasmo. La modelación basada en agentes (MOBA) ha estado en su infancia durante las últimas dos décadas, sin embargo el interés creciente por esta nueva manera de abordar los fenómenos ha sido alimentada por un lado por los enormes avances en informática que hacen viable simular grandes cantidades de agentes (individuos, células, insectos, organizaciones etc…) interactuando en diferentes ambientes (geográficos, espaciales, topológicos(redes), virtuales),por otro lado la modelación basada en agentes se ha convertido en una manera natural y efectiva de analizar y comprender los fenómenos complejos y cómo emergen estos de la variabilidad,la adaptabilidad y la organización de elementos individuales, los pioneros de la MOBA propusieron un cambio de enfoque de las poblaciones a los individuos , con la convicción de que ello conduciría a nuevas maneras de entender los fenómenos que nos rodean.
La modelación basada en agentes ha cambiado y a la vez complementado nuestra comprensión de los sistemas complejos, pero un cambio de enfoque no conduce automáticamente a una mejor teoría o a estrategias más efectivas para resolver problemas aplicados.El paso de los modelos analíticos (ecuaciones diferenciales) que consideran agregados homogeneos y no individuos o agentes heterogeneos a la modelación basada en agentes (reglas de comportamiento) tiene un precio, los modelos basados en agentes, MOBAs ,son más sofisticados que los modelos analíticos y esto los hace más difíciles de desarrollar, comprender y comunicar, muchos proyectos basados en MOBAS han sido desafiados por problemas metodológicos y computacionales, estos problemas están siendo superados mediante la adaptación de nuevas técnicas para analizar modelos y en un futuro estos modelos jugarán un papel central en el análisis de fenómenos complejos dando nuevas luces a estos y complementando y ampliando los modelos tradicionales.