SISTEMAS COMPLEJOS: SISTEMAS URBANOS

SISTEMAS COMPLEJOS: SISTEMAS
URBANOS
Eduardo Zurek, Ph.D.
Ing. José Gabriel Ramírez
Ing. Shirley Arango
Encuentro Ambiental
Ciudades Sostenibles
Diciembre 10 de 2009
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Qué es un Sistema complejo
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DIFINICIÓN: SISTEMA COMPLEJO
 Un sistema complejo es un sistema para el que es difícil, si no imposible,
limitar su descripción a un número limitado de parámetros o variables que
lo caracterizan, sin perder sus propiedades funcionales, y según la
definición de sistemas, está compuesto por varias partes interconectadas
cuyos vínculos contienen información adicional y comunicación entre
ellas que puede estar oculta al observador (Pavard y Dugdale, 2000).
PARTES INTERCONECTADAS
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CARACTERISTICAS DE SISTEMAS COMPLEJOS
 No Determinista
 No lineal
 Emergentes
 Auto-organizable
 Adaptativos
 Evolutivos
 Irreversibles
 Casualidad circular
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SISTEMAS EMERGENTES
Fenómenos urbanos:
Sociales, culturales o
políticos
Múltiples Componentes
Unidades de Interacción
Propiedades Emergentes
SISTEMA
COMPLEJO
Es un Comportamiento o característica
de un sistema que surge a partir de los
comportamientos individuales de los
componentes del sistema.
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Características: Sistemas Emergentes

No existe un ente de control o jerárquico de arriba
hacia abajo que establezca que se debe hacer.


Cada elemento involucrado describe un
comportamiento no complejo que sigue reglas
sencillas y locales que sólo él las conoce.
La interacción entre las condiciones o reglas
locales y el azar produce un diseño emergente
global que es intrínseco entre las partes del
sistema.
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DEFINICIÓN: SISTEMAS AUTO-ORGANIZABLES
Algunas definiciones:
 Louise K. Comfort (1996, p. 166) define la auto-organización como
“Reacomodo fundamental de energía y acción al interior del sistema, con
el objetivo de conseguir un mayor número de metas”.
 Sergio Moriello (2003) interpreta a auto-organización como “la forma a
través de la cual el sistema recupera el equilibrio, modificándose y
adaptándose al entorno que lo rodea y contiene”.
 Eric Bonabeau y colegas (1997. p. 188) definen a la auto-organización
como “el conjunto de mecanismos dinámicos por los cuales aparecen
niveles globales en un sistema a partir de interacciones entre sus
componentes de bajo nivel”.
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Principios básicos de la auto-organización
 1. Retroalimentación positiva
 2. Retroalimentación negativa
 3. Amplificación de las fluctuaciones
 4. Interacciones múltiples
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DEFINICIÓN: SISTEMAS COMPLEJOS ADAPTATIVOS
 Un sistema complejo adaptativo (CAS) puede modificar su
comportamiento para adaptarse a los cambios en su entorno (Rammel,
Stagl y Wilfing, 2007. p. 10).
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Principios básicos de los Sistemas Complejos Adaptativos

Agregación (Aggregation).

Etiqueta (Tagging)

No – Linealidad (Non-linearity).

Flujos (Flows).

Diversidad (Diversity).

Modelos Internos (Internal models).

Bloques de Construcción (Building blocks)
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Modelación de sistemas complejos
Existen diversas técnicas para el modelado de sistemas complejos, entre
las más destacadas tenemos:
 La basada en agentes
 La basada en dinámica de sistemas
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Esquema para el modelado de sistemas complejos
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Roles en el modelado de sistemas complejos
 EXPERTO
El experto es aquella persona cuyo conocimiento sobre el funcionamiento y
características del sistema real que se pretende modelar es confiable.
 MODELADOR
El modelador es un profesional que posee un conocimiento explícito que le permite
modelar, analizar, diseñar e implementar modelos formales a partir del sistema real.
 ORDENADOR
El ordenador es el que se encarga de resolver el modelo formal que ha sido abstraído
del sistema real. Este asume el papel que anteriormente tenían los matemáticos y
resuelve el modelo a partir de los valores iníciales y las primicias lógicas.
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Esquemas en el modelado de sistemas complejos
ABSTRACCIÓN: Se obtiene un modelo preliminar
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Esquemas en el modelado de sistemas complejos (2)
DISEÑO Y CODIFICACIÓN: Se obtiene un modelo formal
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Esquemas en el modelado de sistemas complejos (3)
INFERENCIA: Se prueba el modelo formal
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Esquemas en el modelado de sistemas complejos (4)
ANÁLISIS: Se analizan los resultados de la simulación
APLICACIÓN: Se aplica el conocimiento adquirido sobre el
sistema real
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MODELACIÓN DE SISTEMAS COMPLEJOS
CON DINÁMICA DE SISTEMAS
 Variables Observables: Las variables observables son variables
dinámicas cuyo comportamiento puede ser visto a simple vista y que por
lo general se encuentran sujetas a la ley de causa y efecto.
 La modelación basada en dinámica de sistemas se centra
específicamente en identificar relaciones de casualidad que se producen
entre los distintos componentes y que retroalimentan el sistema
 Una de sus principales ventajas consiste que estos se pueden
representar matemáticamente como un conjunto de ecuaciones cuyas
variables son componentes del sistema modelado
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Aplicaciones de sistemas Complejos
 Redes complejas
 Redes Neuronales
 Autómatas celulares
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Gracias
Eduardo Zurek Varela
Shirley Paola Arango Rojas
José Gabriel Ramirez Suarez
ezurek@uninorte.edu.co
arangos@uninorte.edu.co
jramirez@uninorte.edu.co
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