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• TÍTULO •
Agregación de cadenas de Markov para modelos basados ¿¿en agentes (comprensión de sistemas complejos)

• TITULO ORIGINAL •
Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models (Understanding Complex Systems)

• DESCRIPCIÓN •
Este texto independiente desarrolla un enfoque de cadena de Markov que hace
posible el análisis riguroso de una clase de modelos microscópicos que
especifican la dinámica de sistemas complejos a nivel individual. Presenta un
marco general de agregación en modelos computacionales relacionados y basados
¿¿en agentes, uno que hace uso de la lumpabilidad y la teoría de la
información para vincular los niveles de observación micro y macro. El punto
de partida es una descripción microscópica de la cadena de Markov del proceso
dinámico en correspondencia completa con el comportamiento dinámico del modelo
basado en agente (ABM), que se obtiene al considerar el conjunto de todas las
configuraciones de agente posibles como el espacio de estado de un enorme
Markov cadena. Se deriva una representación formal explícita de una
"microcadena" resultante que incluye tasas de transición microscópicas para
una clase de modelos mediante el uso de la representación cartográfica
aleatoria de un proceso de Markov. El tipo de distribución de probabilidad
utilizada para implementar la parte estocástica del modelo, que define la
regla de actualización y rige la dinámica a nivel markoviano, juega un papel
crucial en el análisis de modelos "votivos" utilizados en genética de
poblaciones, juego evolutivo teoría y dinámica social. El libro demuestra que
el problema de la agregación en los MAB, y las condiciones de lumiabilidad en
particular, puede integrarse en un marco más general que emplea la teoría de
la información para identificar diferentes niveles y escalas relevantes en
sistemas dinámicos complejos




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