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Introducci

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Introducci n a la Modelaci n Social con Aut matas Celulares Presentado por: Soledad M Granada C. – PowerPoint PPT presentation

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Avg rating:3.0/5.0
Date added: 5 October 2018
Slides: 12
Provided by: Soled5
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Transcript and Presenter's Notes

Title: Introducci


1
Introducción a la Modelación Social con Autómatas
Celulares
  • Presentado por
  • Soledad Mª Granada C.

2
Introducción a la Modelación Social con Autómatas
Celulares
  • Modelar no linealidades
  • Sistemas Complejos
  • Autómatas Celulares
  • Historia
  • Definiciones
  • Estado de la celda
  • Noción de Vecindad
  • Reglas (tipos)

3
Introducción a la Modelación Social con Autómatas
Celulares
  • Autómatas Celulares
  • Propiedades Globales
  • Universalidad
  • Ejemplos
  • El Juego de la Vida
  • Segregación Social (desplazamiento) Vida
    Artificial
  • El Juego de la Vida
  • Autoreproducción

4
Sistemas Complejos
  • Está conformado por un gran número de elementos
    idénticos, que interaccionan localmente y simulan
    un comportamiento global que no se explica a
    partir de las propiedades de un solo individuo,
    sino de las interacciones del colectivo.
  • Comportamiento emergente
  • Diferencia entre modelos adaptativos y de
    comportamiento emergente.

5
Historia Chris Ant Langton Padre de
la Vida Artificial
  • 1940
  • John Von Newmann (Simplificar la realidad en
    modelos)
  • La Máquina de Turing
  • 1960
  • John Holland (Optimización y adaptación,
    escenarios)
  • 1970
  • John Conway (El Juego de la Vida, introdujo los
    modelos al análisis social)
  • 1980
  • Edward Fredkin (Reversibilidad)

6
Aportes a las ciencias sociales
  • Teoría del Impacto Social
  • Formación de Opiniones
  • Modelos de Inteligencia Artificial Distribuida

7
Estructura básica de los modelos de AC
  • Estado de la celda
  • 1 (vivo)
  • 0 (muerto)
  • Tipo de vecindad (según dimensión del autómata)
  • Moore
  • Von Newmann
  • Milgram
  • Reglas de interacción y evolución, reglas locales
  • Legales (de sus decisiones)
  • Totalísticas (suma de las decisiones de la
    vecindad)

8
Propiedades de los modelos de AC
  • Organización depende del estado inicial (todas
    las posibles configuraciones), el AC evoluciona
    reduciendo el número de configuraciones finales,
    de esta forma se disminuye la entropía (el caos).
  • Irreversidad diferentes semillas pueden generar
    el mismo resultado y una semilla se puede
    bifurcar en varios resultados.

9
Supervivencia
  • Supervive una celda en estado 1 sobrevive si
    tiene 2 o 3 vecinos a su alrededor.
  • Muere una celda muere por superpoblación si
    tiene 4 o más vecinos y también por aislamiento
    si tiene 1 o ningún vecino.
  • Nace una celda en estado 0 nace si tiene
    exactamente 3 vecinos vivos a su alrededor.

10
Posibles ResultadosEstado Final del Sistema
  • Clase I homogéneo todas en 1 o 0.
  • Clase II conformado por un conjunto de
    estructuras estables o periódicas.
  • Clase III caótico.
  • Clase IV aparecen estructuras localizadas y
    complejas que perduran a lo largo del tiempo.

11
EJEMPLOS
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