Teorías y algoritmos

Teoría de sistemas complejos (también conocida como teoría de complejidad o perspectiva de la complejidad) se deriva en parte de la teoría general de sistemas (von Bertalanffy 1968; Warren et al. 1998). Se centra en la comprensión de sistemas complejos o sistemas adaptativos complejos. Los sistemas complejos a menudo abarcan un número (a menudo grande) de entidades y subsistemas, entre los cuales a menudo se observan múltiples interacciones, relaciones no lineales, retroalimentaciones, umbrales, retrasos y adaptaciones. Como resultado, estas características en sistemas complejos pueden dar lugar a fenómenos o resultados emergentes que no se pueden analizar únicamente a partir de los componentes del sistema y sus atributos.

El modelado de sistemas complejos se define mediante la aplicación de diversas técnicas matemáticas, estadísticas y computacionales, para generar información sobre el funcionamiento de algunos de los sistemas físicos y naturales más complejos del mundo.

Los sistemas complejos son aquellos cuyas propiedades resultan de la interacción no lineal de componentes, como las células de un cuerpo, el neuronas de un cerebro o de los individuos de un grupo. Nuestros enfoques técnicos abarcan toda la gama, desde aproximaciones matemáticas deterministas y estocásticas muy simples, pasando por enfoques basados en principios para lidiar con la incertidumbre, hasta simulaciones físicas y computacionales complejas en software y hardware robótico. Dada su ubicuidad, es difícil sobrestimar los beneficios de una mejor comprensión de los sistemas complejos y las herramientas apropiadas para analizarlos.

Comprender y administrar sistemas complejos se ha convertido en uno de los mayores desafíos para la investigación, las políticas y la industria. El modelado y la simulación de sistemas complejos prometen permitirnos comprender cómo el sistema nervioso y el cerebro humanos no solo mantienen las actividades de un metabolismo, sino que también permiten la producción de comportamientos inteligentes, cómo los grandes ecosistemas se adaptan a los cambios o qué influye realmente en el clima. cambio. 

Además, los sistemas artificiales son cada vez más complejos y difíciles, si no imposibles de entender. Por lo tanto, necesitamos métodos y herramientas que puedan ayudarnos, por ejemplo, a estimar cómo las diferentes inversiones en infraestructura afectarán al sistema de transporte y a comprender el comportamiento de los grandes sistemas basados en Internet en diferentes situaciones. Este tipo de sistema se convierte en el centro de investigación y gestión sostenible porque ahora existen técnicas, herramientas y recursos de TI disponibles.