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[EN] In the present work a methodology is exposed to model using a Multi-Agent System (MAS) biological and physiological dynamic systems with discrete quantified variables, such as growth and decrease of populations or epidemiological modelling of disease. It is shown a procedure to transform a Ordinary Differential Equations system (ODE) (that models the environment correctly on an equivalent MAS using a schema based on Monte Carlo method. A practical case based on a mathematical moldel of Chronic Myeloid Leukaemia (CML) is used to compare the methodology based on agent with the traditional model based on an ODE system. A simulation for each model (MAS and ODE) is executed and the results obtained with both methodologies are compared., [ES] En el presente trabajo se expone una metodología para modelar mediante un Sistema Multi-Agente (SMA) sistemas biológicos y fisiológicos dinámicos con variables cuantificadas discretas, como el crecimiento y decrecimiento de poblaciones o el modelado epidemiológico de enfermedades. Se muestra un procedimiento para transformar un sistema de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (EDO) (que modela un entorno de forma correcta) en un SMA equivalente mediante un esquema basado en el método de Monte Carlo. Se utiliza un caso práctico fundamentado en un modelo matemático de Leucemia Mieloide Crónica (LMC) para comparar la metodología basada en agentes con el modelado tradicional basado en un sistema de EDO. Se realiza una simulación con cada modelo (SMA y EDO) y se compara los resultados obtenidos con ambas metodologías.

[ES] En este trabajo se expone una metodología para modelar un sistema Multi-Agente (SMA), para que sea equivalente a un sistema de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (EDO), mediante un esquema basado en el método de Monte Carlo. Se muestra que el SMA puede describir con mayor riqueza modelos de sistemas dinámicos con variables cuantificadas discretas. Estos sistemas son muy acordes con los sistemas biológicos y fisiológicos, como el modelado de poblaciones o el modelado de enfermedades epidemiológicas, que en su mayoría se modelan con ecuaciones diferenciales. Los autores piensan que las ecuaciones diferenciales no son lo suficientemente apropiadas para modelar este tipo de problemas y proponen que se modelen con una técnica basada en agentes. Se plantea un caso basado en un modelo matemático de Leucemia Mieloide Crónica (LMC) que se transforma en un SMA equivalente. Se realiza una simulación de los dos modelos (SMA y EDO) y se compara los resultados obtenidos.