MODELAJE Y SIMULACIÓN MULTIAGENTE Y PROBLEMÁTICA DE SOSTENIBILIDAD DEL USO DE LA TIERRA RURAL EN EL CONTEXTO DE LOS CAMBIOS CLIMÁTICOS ACTUALES Y FUTUROS

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA

VICERRECTORADO ACADÉMICO

DOCTORADO EN CIENCIAS AMBIENTALES

MODELAJE Y SIMULACIÓN MULTIAGENTE Y PROBLEMÁTICA DE SOSTENIBILIDAD DEL USO DE LA TIERRA RURAL EN EL CONTEXTO

DE LOS CAMBIOS CLIMÁTICOS ACTUALES Y FUTUROS

ESTADO DEL ARTE

(Avance)

Docente-Investigador Carlos Maytín

Diciembre 2014

INTRODUCCIÓN

Se presenta a continuación un avance de una investigación documental sobre el Estado del Arte en el desarrollo de modelos y simulaciones multiagentes para el abordaje científico de la problemática del uso de la tierra en el medio rural, en el contexto de los cambios climáticos globales y regionales y la necesidad de diseñar y concretar procesos de tomas de decisiones de los actores (agente) relevantes (usuarios de la tierra, planificadores públicos, políticos, investigadores y extensionistas rurales, entre otros), con el fin de promover modelos de desarrollo que logren la necesaria sostenibilidad a mediano y largo plazo del desarrollo agrícola, pecuario, forestal y pesquero, en donde la preservación de la base de recursos naturales que le da sustentabilidad a dicho desarrollo, sea un objetivo clave a lograr.

Este tipo de investigación se realiza como parte de los requisitos exigidos para poder culminar un módulo académico del Doctorado en Ciencias Ambientales de la UNEG, relacionado con el modelaje y simulación multiagente, desarrollado por el suscrito con la profesora Virginia Padilla, especialista (doctorado) en el tema.

El esquema de presentación de este avance del estado del arte a que hemos hecho referencia, y su justificación, es el siguiente:

a) Evolución de los Conceptos de Agente y Sistemas Multiagentes

b) Características Actuales de los Principales Sistemas para el Desarrollo de Modelos y Simulaciones Multiagentes.

c) Problemática Actual de los Cambios Climáticos y Sostenibilidad del Uso de la Tierra en el Medio Rural y Requerimientos de Modelaje y Simulación Mediante Sistemas Multiagentes para su Abordaje Científico.

d) Estado Actual de las Investigaciones (investigadores individuales o grupos de investigación, problemas planteados y enfoques de investigación propuestos, así como investigaciones concretadas o en desarrollo) en modelado y simulaciones multiagentes, asociadas a la temática de los cambios climáticos y su impacto en la sostenibilidad del uso de la tierra en medios rurales.

Es de destacar que en concordancia con el concepto y tradición de lo que es desarrollar un estado del arte en cualquier campo del saber y en un ámbito académico, en este caso a nivel del desarrollo de estudios de doctorado en una universidad, los diferentes puntos esbozados anteriormente como base para elaborar el presente informe de avance, resultan de considerar información bibliográfica generada por diferentes investigadores en el campo del modelaje multiagente, quedando al suscrito la tarea particular de estructurar esta información convenientemente (entendible y con una secuencia lógica asociada al tema principal que se quiere desarrollar en la tesis doctoral, a saber, la problemática de la sostenibilidad del uso de la tierra en el medio rural en el contexto de los cambios climáticos) y hacer los análisis y comentarios respectivos.

A) CONCEPTOS DE AGENTES Y SISTEMAS MULTIAGENTES

Justificación: Se ha creído conveniente comenzar con lo que son algunas definiciones utilizadas hoy en día para conceptualizar lo que es un agente y sistemas de modelado y simulación multiagente (su diseño y desarrollo mediante diferentes enfoques de programación), de manera que sirva de marco de referencia previo para el mejor entendimiento de las secciones posteriores a presentar en este informe.

Definición de Agente

Tal como ha sido señalado por se encuentra una larga y variopinta lista de definiciones de agente (no hay una definición unánime hoy en día Rigau 2014) y aunque no se cuestiona la validez de cada una en el área de investigación en la que se han desarrollado, se rescatan sólo la autonomía (o cierto grado de autonomía: semiautónomos: Lujak 2014 ref 21) y que el agente se encuentre situado en un entorno como características comunes a todas.

Al desarrollo de agentes y sistemas multiagentes se le considera igualmente una especie de paradigma científico hoy en día (Mori, 2013 ref 3), hasta el punto de considerarse ya desde la segunda mitad de la última década del siglo pasado (Axelrod, 1997) que las investigaciones con agentes y a nivel más general con sistemas de modelado simulación multiagente, una tercera forma de hacer ciencia, ya que al igual que el enfoque deductivo (hipotético-deductivo) se parte de una serie de supuestos, presenta la diferencia conde que no se trata de probar teoremas, sino que los modelos generados con gentes generan datos que pueden ser analizados inductivamente.

Los agentes en consecuencia han dado pie, viéndolos desde una postura filosófica en relación a la generación de conocimiento, a una forma de hacer ciencia que integra aspectos de interés de los dos métodos tradicionales que han sustentado la ciencia, ya que integra algunos aspectos del enfoque deductivos, que como sabemos ha sido más aplicados las ciencias formales, pero que presenta problemas al tratar de ser aplicados a la ciencias naturales, y el enfoque o método inductivo, más aplicable a estas últimas (a las ciencias fácticas),habiéndose señalado además, ya para finales del siglo pasado, cuando el Dr. Nicholas Jennings planteó en su discurso al recoger el premio al mejor investigador novel del último congreso internacional de Inteligencia Artificial celebrado en Estocolmo (IJCAI’99), que «Los agentes constituyen el próximo avance más significativo en el desarrollo de sistemas y pueden ser considerados como la nueva revolución en el software».

Veamos entonces una serie de definiciones de agentes con cierto enfoque histórico, como un medio de extraer de la literatura, finalmente, un concepto de agente lo más actualizado posible de acuerdo al avance que ha logrado este paradigma científico hoy en día. No obstante, es conveniente primero destacar que cualquier concepto de agente informático no puede descontextualizarse de lo que se conoce como el campo de la Inteligencia Artificial, y de manera más precisa de una rama de esta última, la Inteligencia Artificial Distribuida (Lujak 2014, Rodríguez 2014), pero más allá, los agentes se desarrollan a la luz no solo de la inteligencia artificial sino de los que se conoce como Ingeniería de Software y Sistemas Distribuidos (Rigau, 2014).

La inteligencia

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