La posibilidad de modelar y simular entidades que perciben su ambiente, razonan basándose en dichas percepciones y en su conocimiento previo y actúan modificando su ambiente (Agentes en IA) da cabida a numerosas posibilidades en simulación de sistemas. En modelado de economías con agentes es posible producir caracterizaciones más precisas de los seres humanos. Esta manera de modelar agentes económicos es una alternativa a los tradicionales modelos matemáticos empleados en economía que excluyen, en procura de la tractabilidad, aspectos fundamentales como la descripción cualitativa de los objetivos, intensiones, creencias y otros aspectos fundamentales del razonamiento humano (tal como los límites de esa racionalidad).

Nuestro objetivo no es reemplazar las técnicas tradicionales de modelado con un nuevo lenguaje, por el contrario queremos integrar enfoques bien conocidos y confiables (como la simulación basada en eventos discretos, DEVS, y sus extensiones) con un enfoque que incluye en los modelos de simulación aquellas entidades que razonan y actúan: los agentes. Empleando técnicas de inteligencia artificial y programación lógica, podemos construir motores de inferencia apropiados para simular el proceso de observar-razonar-actuar de los agentes. Con motores como estos simulando a los "decisores" de un sistema dado y con un simulador que reúne toda la tecnología de simulación establecida, para simular un ambiente de cierta complejidad, creamos una federación (en términos de HLA) que sirve como el simulador de todo el sistema multi-agente.

Universidad de Los Andes
CeSiMo - SUMA
Grupo GALATEA
Mérida, Venezuela