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Modelling complex dynamics and distributed generation of knowledge with bacterial-based algorithms

2014

Este estudio tuvo como objetivo demostrar que las sociedades conectadas y heterogéneas con intercambios entre pares (P2P) son más resilientes que las centralizadas y homogéneas. En el modelado basado en agentes, se modelizan agentes con racionalidad limitada que interactúan en un entorno común guiado por reglas locales, lo que lleva a Sistemas Adaptativos Complejos (CAS) que se denominan 'sociedades artificiales'. Estos modelos simplificados de sociedades humanas crecen de abajo hacia arriba en entornos computacionales y pueden utilizarse como un laboratorio para probar algunas hipótesis. Hemos demostrado que en un modelo basado en interacciones libres entre agentes autónomos, los resultado…