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Distribución λ-generalizada en la simulación de sistemas estocásticos complejos

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Author(s): Ortíz Triviño Jorge Eduardo

Journal: Ingeniería e Investigación
ISSN 0120-5609

Issue: 45;
Start page: 28;
Date: 2000;
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Keywords: Distribución λ-generalizada | Sistema complejo | Autómata de aprendizaje | Plan adaptativo | Variable aleatoria | Vida artificial

ABSTRACT
En este artículo se presenta una técnica para diseñar modelos estocásticos de sistemas complejos adaptativos empleando redes de autómatas. El método consiste en modelar los elementos de un sistema mediante autómatas de aprendizaje, luego determinar las relaciones estocásticas y determinísticas que permiten la interacción entre tales componentes para, de esta manera, constituir una red de autómatas como abstracción de la estructura del sistema en estudio. Así mismo, para modelar su dinámica se propone el diseño de un plan adaptativo en el cual deben construirse los operadores que otorgan a la estructura la posibilidad de evolucionar. Una vez construida la red adaptativa de autómatas puede simularse mediante la construcción adecuada de generadores de variables aleatorias a través de la distribución λ-generalizada. Especifícamente, éstos generadores son usados en la simulación de las relaciones estocásticas de los autómatas de aprendizaje y en la selección de los operadores en el plan adaptativo. El método no solo es útil en el análisis de sistemas complejos, sino que permite construir organismos dotados con vida artificial.This paper presents a technique to design computers stochastic models of adaptative complex systems using automata nets. The method consist in construct models for subsystems through learning automata, after that, it is necessary find the random relationships that allow interactions between components. So, it is possible construct an automata net as a model of the system in study. In the same way, it is possible design an adaptative plan to represent the systems change as a space-time function. The model so construct can be simulated, in a computer, using generators of random vectors. In specific, these vectors are used in both simulation of the relationships between different automatas and in the adaptative plan operators. This method can be used not only to know about natural complex systems but also in design of synthetic complex organisms that presents artificiallife properties.
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