La modelación basada en agentes (Agent-Based Modeling) se centra en los componentes activos individuales de un sistema. Este enfoque contrasta con la dinámica de sistemas, que es más abstracta, y con la modelación por eventos discretos, que se enfoca en los procesos.
En la modelación basada en agentes, es necesario identificar las entidades activas —llamadas agentes— y definir sus comportamientos. Estos agentes pueden ser personas, viviendas, vehículos, equipos, productos, empresas o cualquier otro elemento relevante para el sistema en estudio. Se establecen las conexiones entre los agentes, se definen los parámetros del entorno y luego se ejecuta la simulación. La dinámica global del sistema surge de las interacciones entre los comportamientos individuales.
AnyLogic combina, en una sola plataforma, los enfoques profesionales de eventos discretos, dinámica de sistemas y modelación basada en agentes —ofreciendo resultados eficientes, sin concesiones.
En nuestro white paper “Modelación de Simulación Multimétodo para Aplicaciones Empresariales”, exploramos estos tres enfoques principales de modelación y construimos un ejemplo práctico de modelo multimétodo para ilustrar las ventajas de esta estrategia.
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Los enfoques tradicionales de modelado tratan a los colaboradores, clientes, productos, instalaciones y equipos como grupos uniformes, entidades pasivas o simplemente como recursos dentro de un proceso.
Por ejemplo, los modelos de dinámica de sistemas suelen basarse en suposiciones como:
“Tenemos 120 empleados en I+D y logramos desarrollar unos 20 nuevos productos por año”, o
“Nuestra flota cuenta con 1.200 camiones con una capacidad mensual definida de entregas, y el 5% debe reemplazarse anualmente”.
Por su parte, los modelos de eventos discretos ven a la organización como una secuencia de procesos, como:
“Un cliente llama al centro de atención telefónica, la llamada es atendida por un operador del tipo A, con una duración promedio de 2 minutos, y el 20% de las llamadas necesita ser transferido”.
Estos enfoques son, sin duda, superiores a los modelos basados únicamente en hojas de cálculo. Logran representar dinámicas organizacionales y comportamientos no lineales. Sin embargo, aún ignoran la individualidad y las complejas relaciones entre los diversos elementos del sistema.
Por ejemplo: un cliente puede consultar con su familia antes de tomar una decisión de compra.
La disponibilidad de una aeronave puede depender de una estricta agenda de mantenimiento de la flota.
La modelación basada en agentes rompe estas limitaciones al centrarse directamente en los objetos individuales, sus comportamientos e interacciones.
Con ello, un modelo de simulación basado en agentes se convierte en una representación realista y dinámica, compuesta por objetos interactivos que reflejan las relaciones del mundo real.
¿El resultado? Un avance natural para comprender y gestionar la complejidad de los sistemas empresariales y sociales actuales.
Las empresas y entidades públicas acumulan hoy grandes volúmenes de datos en sistemas como CRM, ERP, RR.HH. y otros. El modelado basado en agentes permite dar un uso estratégico a esos datos.
Los modelos que representan a individuos pueden alimentarse con información real y personalizada directamente desde esas bases, lo que resulta en predicciones más precisas, comparaciones de escenarios más eficaces y optimizaciones más refinadas.
AnyLogic es el único software profesional que permite desarrollar modelos sólidos de simulación basada en agentes a nivel industrial.
Además, estos modelos pueden combinarse fácilmente con elementos de eventos discretos o dinámica de sistemas, ofreciendo un enfoque multimétodo completo y sin concesiones.
Un ejemplo común es el de los centros de distribución: pueden modelarse como agentes dentro de una cadena logística, pero operar internamente con procesos descritos mediante eventos discretos.
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