Creación de Diagramas Causales (Causal Loop Diagrams)
Vensim es una herramienta ideal para crear los diagramas causales, que permiten comprender mejor el tema análizado, debatir con más claridad los elementos que intervienen con el panel de expertos en el tema, recoger sus opiniones, y finalmente exponer de una forma convincente la estructura del modelo, el origen del comportamiento que se observa y cómo las acciones propuestas van a incidir eficazmente en la solución o mejora del problema analizado.
Creación de Modelos (Stock and Flow Diagrams)
Con Vensim, se pueden personalizar los diagramas con diferentes colores, tipos de letra, símbolos, flechas y conexiones. Los nombres de las variables pueden aparecer solas, en el interior de los iconos o en el exterior, se pueden usar círculos, hexágonos y otras formas. Se pueden crear múltiples vistas de un modelo donde cada vista contiene una parte o segmento de la estructura total del modelo. El editor de ecuaciones ayuda a definir las ecuaciones del modelo de simulación. Vensim permite crear y simular modelos con cientos de miles de variables. Vensim contiene muchas funciones incorporadas definidas por el usuario, incluyendo búsquedas, patrones de prueba de entrada, operadores lógicos, generadores de números aleatorios, retrasos continuos y discretos, funciones de alisado o retraso y previsiones, además permite usar funciones y macros propias de Vensim personalizadas así como funciones externas.
Arbol de causalidad (Tree Diagrams)
El árbol de causalidad es un poderoso método de análisis de las causas o los efectos de una variable (o su comportamiento) en todo un modelo. La estructura del modelo se puede visualizar con un árbol de causalidad. El comportamiento del modelo se muestra con gráficos de líneas. Causal Tracing hace que sea mucho más fácil de explorar a fondo y depurar un modelo complejo, lo que permite un mejor análisis del modelo y acelera en gran medida la comprensión del comportamiento que se genera. Todo el conjunto de datos que muestran la evolución dinámica de las variables del modelo se guardan para su posterior visualización y análisis. Se pueden realizar y guardar múltiples simulaciones para poder hacer una comparación de los comportamiento resultantes de diferentes condiciones o hipótesis.
Simulaciones (Simulation)
Vensim posee un motor de simulación altamente eficiente que proporciona gran rapidez y que además permite el uso de grandes bases de datos. Se pueden compilar modelos de gran tamaño en C para lograr simulaciones aún más rápidas. El modo de simulación de juego permite al usuario realizar simulaciones periodo a periodo a intervalos discretos y hacer cambios en las variables del modelo en cada periodo. Vensim también se puede ejecutar en red, de forma que permite a varios usuarios interactuar con un único modelo. Vensim puede utilizar una serie de datos externos como entradas exógenos para ser usados en un modelo o para comparar esa serie con los datos resultantes de una simulación. Se pueden crear datos externos en los editores de texto, o importar desde (o exportar a) las aplicaciones de bases de datos y hojas de cálculo.
Múltiples páginas (Multiple Views)
La prestación que ofrece poder dividir el diagrama del modelo en diferentes páginas conectadas entre si es de gran utilidad cuando se crean modelos de tamaño medio o grande. En vez de intentar colocar todo el modelo en una misma página se pueden crear páginas específicas para cada sector del modelo, esto proporciona una gran claridad visual en el manejo y utilización del modelo.
Importación y exportación de datos (External Data Import/Export)
PLE Plus incluye prestaciones para importar datos al modelo y para exportar los resultados. Así es posible exportar y guardar los resultados de una simulación a una hoja de excel para después enviarlos en un email, o bien es posible importar datos que alimentan directamente al modelo desde ficheros txt o desde hojas de excel, de forma que al ejecutar una simulación en el modelo éste captura automáticamente los datos situados en el fichero excel auxiliar. Es una herramienta muy potente para aumentar la velocidad de cálculo del modelo, ya que si modificamos los datos de entrada en el excel estos cambios se incorporan directamente al modelo en la siguiente simulación sin que debamos modificar las ecuaciones. A continuación se muestra un ejemplo de importación de datos desde un excel.
En este ejemplo los valores de la variable "entradas" se capturan automáticamente de la hoja de excel "balance mensual", de forma que cuando se ejecuta una simulación se importan los valores que están en ese momento en el excel.
Análisis de sensibilidad (Sensitivity Simulations / Monte Carlo)
Los análisis de sensibilidad con el método de Monte Carlo también reciben el nombre de análisis multivariante y permiten determinar el grado de influencia de unas variables en el comportamiento global del sistema, para ello asignamos un determinado tipo de distribución de probabilidad a esas variables, en vez de unos valores específicos, y obtenemos la evolución y el grado de variación de otras variables relevantes del sistema. Posibles distribuciones de probabilidad que podemos usas en este análisis son la normal, la uniforme, triangular, Poisson, Weibull y otras. Los resultados se muestran en formato gráfico con los límites de confianza.
Elementos de Entrada y Salida (Input and Output Sketch Objects)
Con PLE PLUS y otras configuraciones más avanzadas se pueden crear simuladores o laboratorios de aprendizaje con una herramienta muy simple y depurada. Así, una vez creado el modelo se pueden crear páginas para uso exlusivo del usuario donde va a disponer de cursores que le permiten modificar los valores de los parámetros y también dispone de graficas diseñadas a medida que le muestran la evolución de las variables de control del sistema seleccionadas.
Validación (Reality Check®)
La prestación Reality Check permite validar si las variables del modelo de simulación cumplen en todo momento las condiciones lógicas que definimos. Los modelos que reflejan con precisión un sistema complejo son difíciles de gestionar, esta prestación proporciona de forma fácil y automática un seguimiento de que las variables están teniendo un comportamiento razonable en todo momento, y alerta cuando alguna de ellas incumple alguna de las reglas definidas.
Subíndices (Subscripts / Arrays)
Vensim ofrece un lenguaje de subíndices muy depurado que facilita la creación de modelos de gran complejidad numérica. Así, una estructura simple del modelo puede desagregarse para manejar en detalle las variables que poseen complejidad. Cada estructura de subíndices se puede personalizar de forma individual con diferentes constantes, múltiples ecuaciones, funciones de subíndice (por ejemplo, sumando sobre elementos de un subíndice), y hasta ocho dimensiones de los subíndices. El uso de subrangos múltiples facilita la labor de construir el modelo y permite analizar subconjuntos de un conjunto global.
Calibración del modelo (Model Calibration / Optimization)
Los modelo de Vensim se pueden calibrar automáticamente para adaptarse a las series de datos históricos. Para ello se carga la serie de datos externos al modelo y se especifican los parámetros a ajustar, luego Vensim calcula automáticamente esos parámetros para obtener el mejor ajuste. El motor de optimización de Vensim realiza una búsqueda a través de complejas superficies multidimensionales en busca de soluciones óptimas. El usuario define el valor a maximizar o minimizar y luego elige los parámetros de la política de ajuste. Un eficiente algoritmo de cálculo busca el mejor conjunto de parámetros que maximiza el valor deseado.
Creación de Simuladores (Packaged Applications)
Se puede usar Vensim para construir un simulador que permita gestionar un modelo. La prestación Venapps permite a los usuarios con poco o ningún conocimiento de la estructura del modelo realizar simulaciones en él, sin necesidad de acceder a la estructura y ecuaciones del modelo. Las instrucciones de uso de los Venapps están escritas en un lenguaje de programación sencillo. Así, la DLL de Vensim es un programa independiente que se puede llamar desde otras aplicaciones como Visual Basic, Delphi, Excel y herramientas de creación multimedia. Es posible crear su propia interfaz con estas aplicaciones, y a continuación, llamar a la DLL para acceder, simular y analizar un modelo de Vensim. Vensim también se puede configurar como un servidor de intercambio dinámico de datos (DDE) o servidor.
Prestaciones del software Ventity ®
Qué es un Modelo Basado en Agentes
Un MBA es una metodología para crear modelos de simulación basada en identificar el comportamiento individual de las entidades (personas, animales, cosas, etc.) que componen un sistema, y se usa para analizar qué cambios introducir en el sistema real para lograr el comportamiento deseado.
Cuando se usa un MBA
Antes de hacer un modelo con la metodología MBA hemos de descartar otras opciones:
1. El problema a analizar se puede analizar bien con ayuda de un excel. Muchos problemas se pueden solucionar usando un excel. Si es así no tenga dudas, use el excel.
2. Existen muchos datos históricos y se desea hacer una previsión. Valore usar un software de estadística. Por ejemplo queremos hacer una previsión para el próximo mes del tráfico por una carretera, de la que hay datos históricos diarios de tráfico de los últimos cinco años. No está previsto para el próximo mes hacer obras ni ningún otro hecho puntual. En este caso un software como SPSS o Mathlab son la mejor opción.
3. Existen datos de los elementos que forman el sistema que se desea gestionar. Se puede asumir que todos los elementos son iguales. En este caso lo indicado es hacer un modelo de Dinámica de Sistemas. Por ejemplo se desea establecer el límite de capturas de atún en una zona determinada. Se puede asumir que todos los atunes son iguales, y clasificar los pesqueros en 3 tipos. Un software como Vensim es la mejor opción.
Descartadas las opciones anteriores, ya tenemos una cierta seguridad de que un modelo de simulación del tipo MBA puede ser justo lo que necesitamos. Un modelo MBA se usa cuando tenemos un sistema compuesto por elementos que aunque similares tienen características que los hacen únicos y son importantes para comprender el sistema en su conjunto y decidir políticas se deben aplicar para gestionarlo y lograr el objetivo propuesto. Por ejemplo se desea planificar la actividad de una flota de taxis, no podemos asumir que todos son iguales, hay múltiples marcas, diferentes fechas de compra y kilómetros acumulados, etc. por lo tanto aunque todos ellos son similares, su gestión no puede basarse en un valor medio, igual para todos, porque ese taxi promedio no existe.
Para quién es útil
Los modelos de simulación MBA se usan en todos los ámbitos, algunos ejemplos pueden ser los siguiente. En el ámbito académico es útil para trabajos de investigación, proyectos finales y tesis doctorales, ya que permite ordenar con claridad los conceptos implicados, hacer un cálculo riguroso y finalmente ofrecer unos resultados convincentes. En la industria para planificar la producción y gestionar los almacenes. En economía para gestionar los múltiples recursos públicos, en especial las inversiones. El medio ambiente para analizar el impacto ambiental de la actividad humana en los ecosistemas naturales. Las múltiples disciplinas de las ciencias sociales tienen en los modelos MBA una herramienta de análisis que permite el análisis de grupos pequeños a colectivos que abarcan millones de personas.
Qué aporta el libro
Empezar a usar una nueva metodología siempre requiere esfuerzo, y toda ayuda es poca. Este libro muestra de forma gráfica y ordenada los conceptos y los pasos a seguir para construir un modelo MBA. Se muestran la creación paso a paso de diversos modelos de complejidad creciente, para que el lector consiga de forma progresiva el dominio de esta herramienta.
La temática de los modelos es muy variada, reflejo de las múltiples aplicaciones de esta herramienta. El motivo de esta diversidad de temáticas no es tanto mostrar posibles aplicaciones, sino hacer amena la lectura del libro.
Enfoque del libro
Se asume que el lector desconoce por completo los modelos ABM, más allá de tener una idea de su posible utilidad. Por lo tanto el libro comienza explicando los conceptos más básicos y los términos empleados y a continuación de forma progresiva en cada uno de los ejercicios prácticos se van usando las prestaciones que el software ofrece. Cada ejercicio aporta algunas novedades y además ayuda a consolidar lo visto hasta ese momento.
Como es lógico se requiere del lector un cierto esfuerzo de concentración, pero en contenido del libro está pensado para que el lector pueda avanzar a buen ritmo. Para conseguir este objetivo el libro se ha depurado con ayuda de muchas personas que se han ofrecido a ello, para lograr un texto sencillo de entender y libre de cualquier errata.
El enfoque es pues partir del nivel más básico e ir avanzando hasta que el lector pueda hacer su propio modelo aplicando la metodología MBA. Este es el objetivo de este libro, pero no es el final del camino, por eso un libro de continuación introduce al lector en prestaciones adicionales como crear entidades, definir cohortes, y hacer análisis de sensibilidad, optimización y calibración.
Libros en Modelos Basados en Agentes
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