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El presente manuscrito da una muestra de la coopetencia, como fenómeno emergente entre los comercios pequeños que se encuentran en zonas geográficas determinadas, ya sea por tradición u otra circunstancia, y que buscan atraer clientes a su negocio mediante el uso y la implementación de estrategias comerciales. En primer lugar, nos encontraremos con una investigación teórica, que brinda un panorama general sobre los conceptos utilizados para generar las diferentes dinámicas dentro del modelado en Netlogo y que nos permiten establecer una serie de reglas que determinan el comportamiento de los agentes compradores y vendedores, con base principalmente en la experiencia regional de México. Posteriormente, se describen las observaciones y los resultados estadísticos obtenidos —gracias al análisis de comportamiento que el programa Netlogo generó—, que muestran la sobrevivencia de los agentes vendedores a lo largo del tiempo y que está en correlación con la maximización de utilidad de los agentes compradores. Finalmente, se contrastan estos hallazgos con otros estudios teóricos y se genera una discusión que nos permite llegar a la conclusión de que la coopetencia es un fenómeno emergente del cual debe surgir una mayor investigación para comprender la fenomenología.

En un sistema biológico, las interacciones entre los organismos pueden ser interespecíficas, cuando se relacionan organismos de la comunidad de diferente especie, o intraespecíficas. Estas interacciones, que pueden ser favorables, desfavorables o indiferentes para el crecimiento, la supervivencia, y/o la reproducción de los organismos, pueden determinar el área de distribución y la situación territorial de la especie, o tener un papel esencial en la evolución temporal de las poblaciones. Amensalismo, comensalismo, depredación, mutualismo, parasitismo, competencia y canibalismo son diferentes tipos de interacciones. Éstas pueden establecerse a lo largo del tiempo y en el espacio, siendo normalmente su ámbito de actuación local por proximidad o por contacto directo. Se pueden considerar como propias de las especies o como comportamientos probables, que se pueden dar o no, según como sean las condiciones ambientales en las que se encuentren los organismos. Todo esto hace que la modelización matemática más tradicional sufra de muchas limitaciones en este contexto, tanto para el tratamiento de las discontinuidades en el espacio y el tiempo, como para las adaptaciones o cambios repentinos que pueden sufrir los organismos como respuesta a los diversos factores a los que se puedan ver expuestos. El enfoque o perspectiva de los modelos computacionales basados en agentes (ABM) puede considerarse interesante en la representación de estas interacciones. El propósito de este trabajo es mostrar cómo se puede investigar y tratar con interacciones biológicas a través de ABM. En primer lugar se presentan algunos ejemplos de ABM implementados en un entorno de programación de acceso abierto y disponible desde la web, la plataforma multiagente NetLogo. A continuación, escogida una interacción intraespecífica particular, como es el canibalismo microbiano que exhibe la bacteria Bacillus subtilis, se presenta el caso de estudio, con el desarrollo del diseño conceptual del ABM para su representación, su implementación en NetLogo, y un análisis de sensibilidad unifactorial de alguno de sus parámetros para explorar la respuesta del sistema virtual bajo distintos escenarios de simulación. El simulador obtenido será manejado en el entorno académico (su origen fue un Trabajo Final de Grado de la titulación Ingeniería de Sistemas Biológicos de la Universitat Politècnica de Catalunya), será útil tanto en la docencia como para la realización de investigaciones vinculadas con estas interacciones microbianas, abriendo expectativas para futuras aplicaciones prácticas.

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En esta investigación se propone la construcción de un modelo basado en agentes, para estudiar el impacto que tiene la cohesión social y la victimización en el proceso de la toma de decisión de un criminal. En el modelado se consideraron los aspectos criminológicos establecidos desde las teorías del desorden social y de las actividades rutinarias en una arquitectura de inteligencia artificial PECS (Physis, Emotion, Cognitive, Social), con el objeto de articular todas las dimensiones que intervienen en la construcción de la decisión. La cohesión social será representada por redes sociales siguiendo el experimento de Watts - Strogatz, y la victimización como resultado acumulado de victimizaciones previas. Los resultados obtenidos de la simulación permitieron replicar las conductas sociales características del actor criminal, ya que en ellos se resaltan la importancia que tiene la percepción de la cohesión social sobre la memoria de victimización generada por eventos criminales pasados, elementos que presentan consistencia con la evidencia empírica de los principios teóricos establecidos en el desorden social y las acciones rutinarias.

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The choreography of pedestrian movement is important to many domains of interest, particularly in the geographical sciences. Agent-based models have become a popular tool for simulating movement, allowing experimentation with scenarios in computer models that might not be amenable to real-world investigation. The fidelity of agent-based movement models is naturally most acute when the models driving their synthetic characters reproduce the geography of their behaviors appropriately: by placing people in the right places, at the right times, doing the right things, in the right contexts. Most simulation environments for moving agent pedestrians, however, rely on simple, abstract physical heuristics to drive synthetic characters and they focus on generating plausible coarse-grained movement patterns, which might not always map to real-world pedestrian behavior. Moreover, existing approaches often produce serious mechanical artifacts in simulation. I contend that agent-based models of pedestrian movement can benefit more fully from a comprehensive infusion of realistic movement behavior and I present the case for, and proven usefulness of, a geographic engine for driving synthetic actors in simulation. Whereas many existing approaches use particle physics, my approach is sourced in theory and observation, modeling lower, medium-, and higher level behavioral geographies for perceiving and sorting objects, route planning and wayfinding, orientation and locomotion, physical steering, mediating interactions, and determining the space and time for scheduling and realizing activities, with the results that the scheme that I present can automatically generate realistic-looking and realistic-behaving synthetic pedestrians for experimentation. [ABSTRACT FROM AUTHOR]