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The increase in world population and the increasing demand for food pose a challenge for agricultural systems. In agriculture, the water used in irrigation is crucial throughout the crop cycle to ensure favorable yields and production quality. However, agricultural activities represent approximately 70% of freshwater consumption globally, and in the context of climate change, the medium and long-term availability of this resource is uncertain. Additionally, restrictions on transporting water to areas suitable for agriculture limit its potential exploitation. In this context, control systems can provide solutions from modeling and control to improve the performance of irrigation systems. This work addresses two of the current challenges of agricultural systems focused on applying the resource once it is close to the crop (i.e., water transport is outside the scope of this work). On the one hand, the interpretation of the interactions between the crop and the soil when the terrain is heterogeneous (in its composition and topography). On the other hand, the efficient monitoring of a large area crop when deploying sensors under economic and technical restrictions. This work starts with identifying the essential components of agricultural systems to propose an agent-based model (ABM). This model interprets the land heterogeneity and allows the monitoring of large crops. Then, efficient monitoring is achieved with the adaptation of an estimator based on the Kalman filter (KF). The significant advantage of the agent-based model is its flexibility to incorporate information from different sources and its scalability based on the topography of the terrain to improve the interpretation of water movements. Finally, the agent-based framework is integrated with a model predictive control (MPC) system to show the potential for water savings when environmental and economic constraints. As case studies, typical scenarios of Colombian topography are considered, and the computational tool is developed in Matlab and Python. Doctor en Ingeniería Doctorado

The residential sector is an example of the challenges that arise when modelling the heterogeneity of the energy system to assess energy policy. Some of the characteristics that influence the supply and demand of energy in the residential sector are the type of consumption, household income, family composition, type of dwelling, the climatic zone of residence, among others. The objective of this research is to characterize the agents of energy consumption in the residential sector of Ecuador. To achieve this goal, this article presents a methodology that combines a national survey (online and door-to-door) with Geographic Information Systems (GIS). The survey allows defining the main motivations, investment objectives and decision method of the agents when renewing or maintaining home energy technologies. For this, the agents have been classified based on their income level. GIS allows the agents to be spatially located and to have an estimate of the population that belongs to each agent by income level. The results are presented by income level for each group of agents and the agents are geolocated, characterizing them spatially. The quantitative attributes of each agent are determined in order to be used in energy systems modelling., El sector residencial es un ejemplo de los retos que se presentan al momento de modelar la heterogeneidad del sistema energético en búsqueda de la evaluación de la política energética. Algunas de las características que influyen en la oferta y demanda de energía del sector residencial son el tipo de consumo, el ingreso de los hogares, la composición familiar, el tipo de vivienda, la zona climática de residencia, entre otras. El objetivo de esta investigación es caracterizar los agentes de consumo energético en el sector residencial del Ecuador. Para lograrlo, en este artículo se presenta una metodología que combina una encuesta nacional (en línea y puerta a puerta) con sistemas de información geográfica (SIG). La encuesta permite definir las principales motivaciones, objetivos de inversión y método de decisión de los agentes al momento de renovar o mantener tecnologías energéticas del hogar. Para esto, se ha clasificado a los agentes con base en su nivel de ingresos. Los SIG permiten localizar espacialmente a los agentes y tener una estimación sobre la población que pertenece a cada agente por el nivel de ingreso. Los resultados se presentan por nivel de ingreso para cada grupo de agentes y se geolocalizan caracterizándolos de forma espacial. Se determina los atributos cuantitativos de cada agente con el fin de ser utilizados en modelación de sistemas de energía.

[ES] Uno de los retos mas complejos en el mundo de la sanidad es la resistencia a los tratamientos con antibióticos (AMR). El uso a nivel mundial de los fármacos antibióticos ha sido un factor clave en la lucha contra las enfermedades infecciosas, pero a su vez ha provocado que cada vez mas microorganismos desarrollen, mediante adaptaciones genéticas, resistencia o incluso inmunidad frente a los fármacos. Ante esta amenaza de salud publica, los modelos matemáticos van a resultar fundamentales en la predicción de la evolución de la AMR y en la toma de decisiones objetivas en materia de salud publica. Por ello, en este trabajo proponemos un modelo basado en agentes que describe la evolución de la bacteria Acinetobacter baumannii resistente al antibiótico colistina en una población sintética con las características demográficas de la ciudad de Valencia. Para hallar los parámetros del modelo y simular un escenario realista, se ha llevado a cabo un proceso de calibrado, utilizado para ello datos epidemiológicos de la ciudad de Valencia y de España. Para la exploración del espacio de parámetros, se ha empleado el algoritmo de optimización Particle Swarm Optimization (PSO) y una función de fitness que mide el error entre los resultados del modelo y los datos epidemiológicos reales., Esta investigacion ha sido financiada por el Ministerio de Economia, Industria y Competitividad (MINECO), la Agencia Estatal de Investigacion (AEI) y Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER UE) MTM2017-89664-PI, y el Instituto Universitario de Matematica Multidisciplinar de la Universitat Politècnica de València.

In this work we study the knowledge acquisition process in a teaching-learning scenario that takes place within the classroom. We explore two complementary approaches, which include classroom observations and student surveys, and the formulation of theoretical models through the use of Statistical Physics tools. We develop an analytical model and a set of dynamics agent-based models that allow us to understand global behaviors, as well as to follow individual trajectories in the knowledge acquisition process. As a proxy of the final achievements of the students we use their final grade, allowing us to assess the validity of our approach. Our models, supported by observations and surveys, reproduce fairly well the process of acquiring knowledge of the students. This work sheds light on the internal dynamics of the classroom and allows us to understand some global aspects of the teaching-learning process., Comment: 40 pages

[ES] Uno de los retos emergentes más complejos en el mundo de la salud es la resistencia a los tratamientos con antibióticos (AMR). El uso a nivel mundial de los fármacos antibióticos ha sido un factor clave en la lucha contra las enfermedades infecciosas, pero a su vez ha provocado que cada vez más microorganismos desarrollen, mediante adaptaciones genéticas, resistencia o incluso inmunidad frente a los fármacos. Según las previsiones del informe elaborado por la comisión Review of Antimicrobial Resistance a petición del gobierno británico de David Cameron y presentado en el Foro de Davos 2016, se estimó que unas 700.000 personas fallecieron en 2016 a causa de microorganismos infecciosos resistentes - cifra que el propio informe considera infraestimada -, y que en 2050 las previsiones apuntan a 10 millones de muertes al año con un coste económico asociado de 100 billones de dólares si no se actúa adecuadamente. Ante esta amenaza de salud pública, los modelos matemáticos van a resultar fundamentales en la predicción de la evolución de la AMR y en la toma de decisiones objetivas en materia de salud pública. En este trabajo proponemos un modelo basado en agentes que describe la evolución de una bacteria resistente a antibiótico en una población sintética. En este caso, se ha escogido la bacteria Acinetobacter baumannii, caracterizada por su adaptación y resistencia a los antibióticos, y el antibiótico colistina, uno de los pocos antibióticos eficaces contra el microorganismo a día de hoy. El modelo basado en agentes propuesto describe la evolución de los casos de A. baumannii sensibles y resistentes a la colistina a lo largo del tiempo, en una población sintética con las características demográficas de la ciudad de Valencia, y con unas reglas de comportamiento de los individuos que imitan al proceso natural de contagio por A. baumannii, y que se producen en base a una serie de probabilidades. Para hallar los parámetros desconocidos del modelo, se ha llevado a cabo un proceso de calibrado mediante el algoritmo de optimización Particle Swarm Optimization (PSO) y una función de fitness que mide el error entre los resultados del modelo y los datos epidemiológicos reales. Finalmente, se ha simulado la evolución de los casos de A. baumannii en los próximos años y se ha estimado la vida útil que le queda a la colistina antes de que la bacteria consiga ser mayoritariamente resistente en la población., [EN] One of the most complex emerging challenges in the world of healthcare is antibiotic resistance (AMR). The global use of antibiotic drugs has been a key factor in the fight against infectious diseases, but it has also led to an increasing number of microorganisms developing resistance or even immunity to the drugs through genetic adaptations. According to the forecasts of the report prepared by the Review of Antimicrobial Resistance commission at the request of David Cameron's British government and presented at the Davos Forum 2016, it was estimated that some 700,000 people died in 2016 as a result of resistant infectious microorganisms - a value that the report itself considers to be an underestimate - and that by 2050 the forecasts point to 10 million deaths per year with an associated economic cost of 100 trillion dollars if appropriate action is not taken. In the face of this public health threat, mathematical models will be fundamental in predicting the evolution of AMR and in making objective public health decisions. In this study we propose an agent-based model that describes the evolution of antibiotic-resistant bacteria in a synthetic population. In this case, we have chosen the bacterium Acinetobacter baumannii, characterised by its adaptation and resistance to antibiotics, and the antibiotic colistin, one of the few antibiotics currently effective against the microorganism. The proposed agent-based model describes the evolution of colistin-sensitive and colistin-resistant cases of A. baumannii over time, in a synthetic population with the demographic characteristics of the city of Valencia, and with rules for the behaviour of individuals that mimic the natural process of infection by A. baumannii, and which are produced on the basis of a series of probabilities. To find the unknown parameters of the model, a calibration process was carried out using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm and a fitness function that measures the error between the results of the model and the real epidemiological data. Finally, we simulated the evolution of A. baumannii cases in the coming years and estimated the remaining life span of colistin before the bacterium achieves majority resistance in the population.

ilustraciones, fotografías, gráficas, mapas, tablas El uso eficiente del agua es fundamental para la sostenibilidad de la agricultura y la seguridad alimentaria, al reducir la vulnerabilidad en la producción de cultivos, causada por la escasez o el desperdicio del recurso. El objetivo principal de esta tesis fue desarrollar un modelo basado en agentes inteligentes como soporte a la gestión del riego en cultivos agrícolas. Se buscó avanzar más allá de la simulación de un sistema multi-agente a su implementación en un escenario real. El modelo se implementó en el Distrito de Riego de Usochicamocha, ubicado en Boyacá, Colombia. Se desarrolló un agente ciber-físico de riego que permite determinar y aplicar las cantidades de agua en los cultivos de acuerdo con criterios técnicos y un modelo basado en agentes (MBA) para la distribución del agua utilizando funciones de utilidad basadas en el estado de los cultivos y aspectos sociales entre los agentes de la vecindad. En los resultados, el sistema permitió mantener la humedad del suelo dentro de los valores del déficit máximo permitido para varios cultivos. En conclusión, el modelo propuesto es promisorio en el diseño de sistemas distribuidos para el manejo del riego agrícola, ya que integra múltiples tecnologías y permite el manejo del riego a nivel de finca y de distrito de riego. Además, se ha demostrado, que se puede mejorar la eficiencia en el uso del agua, incorporando inteligencia artificial, sistemas multi-agente e internet de las cosas en el riego de precisión, de acuerdo con las variaciones espacio-temporales del sistema suelo-planta-atmósfera. (Texto tomado de la fuente) The efficient use of water is essential for the sustainability of agriculture and food security, by reducing vulnerability in crop production, caused by scarcity or waste of the resource. The main objective of this thesis was to develop a model based on intelligent agents to support irrigation management in agricultural crops. It was sought to advance beyond the simulation of a multi-agent system to its implementation in a real scenario. The model was implemented in the Usochicamocha Irrigation District, located in Boyacá, Colombia. A cyber-physical irrigation agent was developed that allows determining and applying the amounts of water in crops according to technical criteria and an agent-based model (MBA) for the distribution of water was established using utility functions based on the state of the crops and social aspects among the agents of the neighborhood. In the results, the system allowed to maintain soil moisture within the values of the maximum deficit allowed for various crops. In conclusion, the proposed model is promising in the design of distributed systems for agricultural irrigation management since it integrates multiple technologies and allows irrigation management at the farm and irrigation district level. In addition, it was proved that efficiency in the use of water can be improved, by incorporating artificial intelligence, multi-agent systems and the internet of things in precision irrigation, according to the spatio-temporal variations of the soil-plant-atmosphere system. (Text taken from source) Doctorado Doctor en Ingeniería - Ingeniería Mecánica y Mecatrónica Automatización - Agricultura de Precisión Ingeniería de Automatización, Control y Mecatrónica

Resumen La modelación macroeconómica está bajo intenso escrutinio desde la gran crisis financiera, que dejó al descubierto los graves defectos de la metodología utilizada para entender la economía en su conjunto. Se critican los supuestos empleados en los modelos dominantes, en particular que los agentes económicos son homogéneos y optimizadores y que la economía se equilibra. Este escrito explora un enfoque interdisciplinario de modelación macroeconómica con técnicas tomadas de otras ciencias, y examina la modelación basada en agentes como ejemplo de esas técnicas. Los modelos basados en agentes complementan los enfoques existentes y son adecuados para responder preguntas macroeconómicas donde la complejidad, la heterogeneidad, las redes y las heurísticas cumplen un papel importante. JEL: E17, E60, C60, A12. Abstract Macroeconomic modelling has been under intense scrutiny since the Great Financial Crisis, when serious shortcomings were exposed in the methodology used to understand the economy as a whole. Criticism has been levelled at the assumptions employed in the dominant models, particularly that economic agents are homogeneous and optimizing and that the economy is equilibrating. This paper seeks to explore an interdisciplinary approach to macroeconomic modelling, with techniques drawn from other (natural and social) sciences. Specifically, it discusses agent-based modelling, which is used across a wide range of disciplines, as an example of such a technique. Agent-based models are complementary to existing approaches and are suited to answering macroeconomic questions where complexity, heterogeneity, networks, and heuristics play an important role. JEL: E17, E60, C60, A12. Resumo A modelagem macroeconômica está sob intensa análise desde a grande crise financeira, que expôs as graves falhas da metodologia utilizada para entender a economia como um todo. As premissas utilizadas nos modelos dominantes são criticadas, em particular, que os agentes econômicos são homogêneos e otimizadores, e que a economia é equilibrada. Este artigo explora uma abordagem interdisciplinar da modelagem macroeconômica com técnicas emprestadas de outras ciências e examina a modelagem baseada em agentes como um exemplo dessas técnicas. Os modelos baseados em agentes complementam as abordagens existentes e são adequados para responder a questões macroeconômicas em que complexidade, heterogeneidade, redes e heurísticas desempenham um papel importante. JEL: E17, E60, C60, A12.

In this thesis we present a tool for studying human behavior using agent-based modeling combined with game theory. With the help of the software Netlogo, and using the PECS reference model, we have implemented a tool for studying human behaviour based on decisions done playing to Prisoner's Dilemma, a classical game theory paradox, by using an agent-based model. We have summarized the personality of agents in ve di erent types, and by a given repertoire of possible actions, we have made agents play by using a set of rules for observing its behaviour. The experiment consist on see how agents decide whether cooperate or defect its opponent, based on their initial configuration and the in uence of each component by assigning different weights, and to demonstrate the feasibility of a tool that combine game theory, PECS reference model and agent-based modelling for studying human behaviour and use it as starting point for future studies. En este proyecto presentamos una herramienta para estudiar el comportamiento humano usando un modelado basado en agentes, combinado con la teoría de juegos. Con la ayuda del software Netlogo y usando el modelo de referencia PECS, hemos implementado una herramienta para estudiar el comportamiento humano, basándose en decisiones hechas jugando al Dilema del Prisionero, una paradoja clásica de teoría de juegos, usando un modelado basado en agentes. Hemos concentrado la personalidad de los agentes entre cinco tipos distintos, y dado un repertorio de acciones posibles, hemos hecho jugar a los agentes entre sí, usando un conjunto de reglas para observar su comportamiento. El experimento consiste en ver cómo los agentes deciden entre cooperar o defectar a su oponente, basándose en su configuración inicial y en la influencia de cada componente sobre ellos, asignándoles diferentes pesos, y para demostrar la factibilidad de una herramienta que combina teoría de juegos, el modelo de referencia PECS y modelado basado en agentes para estudiar el comportamiento humano y usarla como punto de partida en futuros estudios. En aquest projecte, presentem una eina per estudiar el comportament humà usant un modelatge basat en agents, combinat amb la teoria de jocs. Amb l'ajuda del programari Netlogo i usant el model de referència PECS, hem implementat una eina per estudiar el comportament humà, basat en el Dilema del Presoner, una paradoxa clàssica de la teoria de jocs, que usa un modelatge basat en agents. Hem concentrat la personalitat dels agents en cinc tipus diferents, amb un repertori d'accions possibles. Hem fet jugar als agents entre si, usant un conjunt de regles per observar el seu comportament. L'experiment consisteix en veure com els agents decideixen cooperar o defectar amb el seu oponent, basant-se en la seva configuració inicial i en la influència de cada component sobre ells, assignant-los diferents pesos, per demostrar la factibilitat d'una eina que combina la teoria de jocs, el model de referència PECS i el modelatge basat en agents per estudiar el comportament humà i fer-la servir com a punt de partida en futurs estudis.

RESUMEN: En el presente trabajo se desarrolló una plataforma web para simular la producción de metano (CH 4 ) entérico en vacas Holstein en un sistema de producción de leche en el norte de Antioquia, Colombia. La plataforma integra tres modelos: El primero, predice la producción de pasto Kikuyo (Cenchrus clandestinus Hochst. ex Chiov) a partir de condiciones climáticas; el segundo, simula la dinámica de consumo en animales en pastoreo; y el tercero, estima la emisión de CH 4 a partir del consumo de alimento. La información necesaria para el desarrollo de la plataforma fue obtenida en la hacienda la Montaña de la Universidad de Antioquia. Para predecir la producción de pasto, se calibró un modelo existente: BASGRA (Basic Grass Model); en este proceso se utilizaron datos de producción de pasto y datos climáticos. Para simular el consumo, se desarrolló un Modelo Basado en Agentes en el programa Unity3D a partir de la observación del comportamiento ingestivo de las vacas. Para estimar la producción de CH 4 , se calibró un modelo de ecuaciones diferenciales, con datos de consumo y producción de CH 4 obtenidos en cámaras respirométricas. La validación de este modelo se realizó con una base de datos reconstruida a partir de artículos científicos. Los resultados indican que es posible desarrollar plataformas computacionales para simular la producción de CH 4 entérico en vacas Holstein en pastoreo, teniendo en cuenta la disponibilidad de pasto y el comportamiento ingestivo de los animales en pastoreo.

[ES] 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 situaci´on territorial de la especie, o tener un papel esencial en la evoluci´on temporal de las poblaciones. Amensalismo, comensalismo, depredación, mutualismo, parasitismo, competencia y canibalismo son diferentes tipos de interacciones. Estas 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, seg´un como sean las condiciones ambientales en las que se encuentren los organismos. Todo esto hace que la modelizaci´on matemática m´as 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 continuaci´on, escogida una interacci´on intraespec´ıfica particular, como es el canibalismo microbiano que exhibe la bacteria Bacillus subtilis, se presenta el caso de estudio, con el desarrollo del dise˜no conceptual del ABM para su representación, su implementación en NetLogo, y un análisis de sensibilidad unifactorial de alguno de sus par´ametros para explorar la respuesta del sistema virtual bajo distintos escenarios de simulaci´on. El simulador obtenido ser´a 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, [EN] In a biological system, the interactions between organisms can be interspecific, when they relate organisms of the community of different species, or intraspecific. These interactions, depending on which each case, can be favorable, unfavorable or indifferent to the growth, the survival, and/or the reproduction of the organisms of the affected species, can determine their area of distribution and the territorial situation of the species, or have an essential role in the temporal evolution of the populations. Amensalism, commensalism, depredation, mutualism, parasitism, competition and cannibalism are different types of interactions. These interactions can be established over time and in space, normally their local scope of action is by proximity or direct contact. They can be considered as specific to the species or as probable behaviors, which may or may not occur, depending on the environmental conditions in which the organisms are found. All this means that the more traditional mathematical modeling has many limitations in this context, both for the treatment of discontinuities in space and time, and for adaptations or sudden changes that organisms may suffer as a response to factors to which they may be exposed. The approach or perspective of computational agent-based models (ABM) can be considered interesting in the representation of these interactions. The purpose of this paper is to show how biological interactions can be investigated and treated through ABM. First, some examples of ABM implemented in an open access programming environment and available from the web, the NetLogo multi-agent platform, are presented. Then, choosing a particular intraspecific interaction, such as the microbial cannibalism exhibited by Bacillus subtilis bacteria, the case study is presented, with the development of the conceptual design of the ABM for its representation, its implementation in NetLogo, and a sensitivity analysis unifactorial of some of its parameters to explore the response of the virtual system under different simulation scenarios. The simulator obtained for this study will be employed in an academic setting (its origin was a Final Degree Project in Biological Systems Engineering of the Universitat Polit`ecnica de Catalunya), it will be useful both in teaching and for carrying out research linked to these microbial interactions, opening prospects for future practical applications.

El presente trabajo compila el diseño, implementación y resultados de un modelo basado en agentes para representar la dinámica epidemiológica de la enfermedad por virus del Zika incluyendo la predicción de eventos neurológicos en personas infectadas. Se analizaron diversas fuentes de información tales como SIVIGILA (Sistema Nacional de Vigilancia Rutinaria) del Instituto Nacional de salud, estadísticas vitales, información y proyecciones de tipo demográfico del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) y algunos estudios realizados por universidades e investigadores en general. Se obtuvieron las probabilidades de ocurrencia de los diversos eventos y su relación con información demográfica (sexo, edad, etc.). El modelo fue calibrado, ajustado y validado con información disponible del brote de la enfermedad en Riohacha capital del departamento de La Guajira. Por último, se realizaron diversas campañas de vacunación para encontrar el mejor resultado desde el punto de vista de la prevención de casos, poniendo especial énfasis en la prevención de casos de microcefalia. Abstract: This work recap the design, development and results an Agent-Based model to represent the zika virus disease epidemiological dynamics, including a prediction of neurological events in persons infected. To the development was used data available in different national institutes such Health National Institute (INS), Statistics National Administrative Department (DANE) and some research by universities and researchers. We obtained the occurrence probabilities to the various events and their relation with demographic information (sex, age, etc.). The model was calibrated, adjusted and validated with the available information of the outbreak of the disease in Riohacha capital of the department of La Guajira. Finally, several vaccination campaigns were carried out to find the best outcome to prevent cases, with special emphasis on the prevention of cases of microcephaly. Maestría

Este documento explora la forma en que el aprendizaje de los individuos puede ser un elemento central en el estudio de la dinámica de los sistemas de mercado. Para ello se elabora un modelo que representa una economía altamente descentralizada en la cual los individuos ajustan su comportamiento, con base en sus observaciones de variables como los precios, siguiendo un proceso de aprendizaje bayesiano. De esta manera, se logra construir representaciones de la dinámica de sistemas de mercado fuera del equilibrio y en ausencia de instituciones centrales. Abstract. This work explores how the learning process of individuals when they interact can be a key element in the study of market systems. To achieve this, it is created a model that represents a highly-decentralized economy in which individuals adjust their behavior, based on their observations of variables such as prices, following a Bayesian learning process. In this way, it is possible to build representations of the dynamics of market systems out of equilibrium and in the absence of central institutions. Maestría

In this research the construction of an agent-based model is proposed to study the impact of social cohesion and victimization in the process of decision making of a criminal. Modeling criminological aspects-established from theories of social disorder and routine activities in an architecture of artificial intelligence PECS (Physic, Emotion, Cognitive, Social), in order to articulate all dimensions involved in the construction of the decision. Social cohesion will be represented by social networks following the experiment done by Watts - Strogatz, and victimization as a cumulative result of previous victimizations. The results obtained in the simulation allowed to replicate social behavior main characteristics of a criminal Actor, because in them, the importance of the perception of social cohesion on the memory of victimization generated by past criminal events are highlighted. Elements that are consistent with the empirical evidence of the theoretical principles established in social disorder and routine actions., 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.

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.

El objetivo del presente trabajo es la modelización matemática de la formación de redes sociales y económicas y su posterior evolución. En una sociedad tan conectada como la actual, la reputación es una herramienta indispensable para guiar las decisiones económicas y sociales con individuos desconocidos; por ello, es importante conocer cómo crecen y se desarrollan las redes que forman las personas en función de la reputación de las mismas. En este proyecto se ha realizado un modelo matemático que intenta simular el comportamiento observado en los experimentos llevados a cabo en la Universidad de Lausanne y en el Ecole Polytechnique Fédérale of Lausanne, y obtener a partir de dicho modelo unas leyes que los expliquen. Se ha conseguido un modelo que, con solo dos parámetros, es capaz de simular el comportamiento observado. Se obtiene además una interpretación cuantitativa de la reputación. Esta se construye, en el modelo, como resultado de las interacciones de los agentes, que juegan al Dilema del Prisionero en redes dinámicas. Ingeniería en Tecnologías Industriales

Este artículo propone un método que permite aplicar de forma práctica, precisa y efectiva un Modelo de Simulación Basado en Agentes del Sistema Regional de Innovación (SRI), el cual ha sido desarrollado dentro del Proyecto “Análisis de la Estructura, relaciones y dinámicas de agentes de los Sistemas Regionales de Innovación” liderado por los Grupos de Investigación GISAI y GTI pertenecientes a la Universidad Pontificia Bolivariana sede Medellín. Esta propuesta de método está centrada en una revisión de las necesidades más relevantes de los Sistemas Regionales de Innovación y cómo éstas deben ser suplidas paso a paso a través de la estructura del Modelo de Simulación en su aplicación. AbstractThis paper describes a method of applying a simulation model based on Agents of Regional Innovation System (SRI), which has beendeveloped within the project "Analysis of the structure, relationships and dynamics of agents of the Regional Systems described innovation"led by GISAI Research Groups and belonging to the Universidad Pontificia Bolivariana in Medellín GTI. This proposed method is focusedon a review of the most important needs of the Regional Innovation Systems and how they should be met step by step through the structure of the simulation model in its application.

La recolección colectiva de néctar en abejas melíferas es un sistema complejo donde seintegran una multitud de experiencias y canales informativos logrando, a partir delcomportamiento de los individuos, un funcionamiento colectivo flexible ybiológicamente eficaz. Dada su complejidad, se utilizan modelos formales para abordarcómo se entrelazan los diferentes componentes y mecanismos del sistema. Hasta elpresente sólo unos pocos trabajos han intentado abordar la relevancia de lasexperiencias previas de los individuos en el funcionamiento de la recolección colectivade alimento líquido. En particular, a pesar de la evidencia experimental disponible, aúnno se han formalizado modelos que consideren la importancia de las experienciasolfativas asociadas al alimento entrante en el corto y en el largo término y cómo ésteafecta el funcionamiento de la recolección de néctar y a los mecanismos sociales queproducen la distribución de esta información olfativa a escala colectiva. En estecontexto, se vuelve además necesario incluir consideraciones sobre la estructura de lapoblación de la colmena, la cual está organizada en grupos de edad, en donde losindividuos se mueven de un grupo a otro en el tiempo (polietismo etario). En estesentido, se propone en esta Tesis establecer una plataforma conceptual y computacionalpara la construcción de modelos pertinentes. El modelo que se presenta en esta tesiscomprende tres submodelos principales: una red neuronal para representar elaprendizaje asociativo, un modelo de comportamiento según el grupo de edad y unmodelo de historia de vida para las transiciones entre grupos de edad. Se considerarontres grupos de edad: recolectoras, procesadoras y nodrizas. Asimismo, el modelo fueparametrizado de acuerdo con datos experimentales obtenidos en abejas. Se realizaronsimulaciones con el fin de evaluar la influencia de la estructura social basada enpolietismo etario sobre la persistencia de memorias apetitivas olfativas adquiridas víaintercambio de alimento o trofalaxia a edades tempranas. Además, estudiamos cómo lasexperiencias tempranas ayudan a mejorar la persistencia de información en grupos demayor edad. Dentro de un intervalo biológicamente plausible, el presente modelosugiere que la persistencia de la información relacionada con el alimento a una escalasocial es sensible a un compromiso entre las tasas sociales de aprendizaje y la tasa decambio de grupo. En consonancia, el peso relativo de las experiencias tempranas en lainformación de persistencia se incrementó a mayores tasas de cambio de grupo. Enefecto, si bien en ese caso la respuesta olfativa en cada grupo etario se extinguía másrápidamente, se mantenía en ese periodo una mayor proporción de individuos conrespuestas si estaban en las clases procesadoras y recolectoras, lo cual sugiere lapotencialidad de una respuesta social más eficaz frente a la eventual reaparición de unrecurso conocido. Collective nectar foraging in honeybees is a complex system, where a plethora ofexperiences and informative mechanisms are integrated, achieving, on the substrate ofindividual behavior, a flexible and biologically effective functioning. Given itscomplexity, formal models are required to approach how system elements andmechanisms work together. Till now, only a few models have tried to study therelevance of individual experiences in collective foraging. In spite of the availableexperimental evidence, it has not yet formalized theoretical models that consider theimportance of olfactory experiences related to the incoming food at the short and longterm. Neither the social mechanisms that allows a wide distribution of this olfactoryinformation within the hive nor the role of the different age groups on the socialpersistence of this information were considered until now. In this way, we firstestablished a conceptual and computational framework for the construction of modelsrelevant to approach these issues. In this population, individuals are distributed amongdifferent age groups and the move from younger groups to older ones. In this way, weneed to include some notions about honeybee population structure. The hive isstructured in age groups, where individuals move at a slow pace among different agegroups as they age. The model presented in this Thesis comprises three mainsubmodels: a neural network to represent associative learning, a behavior model specificto each age group and a life history model controlling the transitions between groups. Inparticular, we included three age groups: foragers (the oldest bees), food processors (middle age bees) and nurses (young bees devoted to brood care). The model isparameterized with experimental data. We performed simulation to assess the influenceof the social structure based in age polyethism on the persistence of olfactory memoriesacquired via trophallaxis at early life stages. Also, it is studied how early experiencesimprove olfactory information persistence in the older age groups. Within a biologicallyplausible range, the present model suggests that, at a social scale, food relatedinformation persistence is sensitive to a trade-off between social rates of learning andtask-switch rate. Furthermore, the relative weight of early experiences on informationpersistence in older groups increases as task-switch rates increases. Indeed, althougholfactory response disappeared faster in all groups, there was a higher proportion ofindividuals in older groups showing response in that period. This suggests a moreeffective social response to the eventual reappearance of previously known resources inthat narrower time window. Fil: Corti Bielsa, Gonzalo D.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.

Con el propósito de entender la evolución social de una sociedad cazador-recolector basada en la Patagonia precolombina se propone un modelo basado en agentes; este está siendo implementado utilizando FLAME (Flexible Large-scale Agent Modelling Environment), la cual es una herramienta para desarrollar simuladores paralelos basados en agentes, con el motivo de ser capaces de obtener ejecuciones más detalladas en un tiempo razonable. Nuestro objetivo es mejorar el rendimiento de la aplicación y sus resultados. Las pruebas realizadas hasta el momento en la actual implementación parcial del simulador muestran resultados prometedores para hasta 32 procesadores. In order to understand the social evolution of a hunter-gatherer society based on pre-columbian Patagonia an agent based model is proposed; it is being implemented using FLAME (Flexible Large-scale Agent Modeling Environment) which is a framework for developing parallel agent-based simulators, in order to be able to execute more detailed in a reasonable time. Our goal is to improve the performance of the simulation and its results. The tests done so far on the current partial implementation of the simulator show promising results for up to 32 processors. Amb el propòsit d'entendre l'evolució social d'una societat caçador-recol·lector basada en la Patagonia precolombina es proposa un model basat en agents; aquest està sent implementat utilitzant FLAME (Flexible Large-scale Agent Modelling Environment), la qual és una eina per desenvolupar simuladors paral·lels basats en agents, amb el motiu de ser capaços d'obtenir execucions més detallades en un temps raonable. El nostre objectiu és millorar el rendiment de l'aplicació i els seus resultats. Les proves realitzades fins al moment en l'actual implementació parcial del simulador mostren resultats prometedors para fins a 32 processadors.

p. 104 - 130 A través del presente trabajo se busca proponer un método que permita aplicar de forma práctica, precisa y efectiva un modelo de simulación basado en agentes del sistema regional de innovación (SRI), que ha sido desarrollado dentro del proyecto “Análisis de la estructura, relaciones y dinámicas de agentes de los sistemas regionales de innovación”, liderado por los grupos de investigación GISAI y GTI pertenecientes a la Universidad Pontificia Bolivariana, sede Medellín. Esta propuesta de método está centrada en una revisión de las necesidades más relevantes de los sistemas regionales de innovación y da cuenta de cómo estas deben ser suplidas paso a paso a través de la estructura del modelo de simulación en su aplicación. Through this work what is sought is to propose a method that allows to implement in a practical, accurate and effective a Simulation Model Based on Agents of Regional Innovation System (RIS), which has been developed within the project “Analysis of the structure, relations and dynamics of Agents of the Regional Innovation Systems” led by the researching groups “GISAI” and “GTI” that belongs to the “Universidad Pontificia Bolivariana” Medellin. This method proposal is focused on a review of the most important needs of Regional Innovation Systems and how these needs must be satisfied step by step through the structure of the simulation model in its application. Medellín