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dc.contributor.authorLaychi Morey, Flor del Carmen
dc.date.accessioned2019-08-12T19:13:01Z
dc.date.available2019-08-12T19:13:01Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://repositorio.unapiquitos.edu.pe/handle/20.500.12737/6323
dc.description.abstractLa modelización de sistemas complejos es un tema extenso, lo cual hace interesante realizar un estudio sobre ello, pero al mismo tiempo con algunos problemas para encontrar información detallada. Debido a la complejidad como su mismo nombre nos dice, estos sistemas se han venido desarrollando temáticamente por muchos autores que han tratado de acercarse y enfocarse más a fondo en el tema donde se ve que gracias a las tecnologías se han desarrollado sistemas o plataformas para mejorar y poder encontrar soluciones de una manera más rápida y sencilla. Dentro de la Modelización de Sistemas Complejos también se desarrollarán los tipos de modelización, las etapas de la modelización, las ayudas informáticas, el modelado computacional que al mismo tiempo se divide en dos: Modelado basado en agentes y dinámica de sistemas. Lo cual nos da como resultado que gracias al estudio de los sistemas complejos se han abierto puertas a campos como la informática para desarrollar modelados que permiten encontrar causas y efectos de una manera más rápida. En conclusión, la modelización de sistemas complejos tiene varios temas dentro de ella para lo cual se ha utilizado las ayudas informáticas para tener un concepto más claro, para ello se ha analizo la simulación basada en agentes y la dinámica de sistemas para ver el potencial que tienen de complementar modelos no formales (normalmente verbales) de sistemas complejos y modelos matemáticos más abstractos. A menudo la representación verbal de sistemas complejos carece del rigor formal necesario para valorar su coherencia lógica y para generalizar a partir de ellos, mientras que los modelos matemáticos suelen ser menos realistas debido a las fuertes restricciones impuestas por las hipótesis simplificadoras que son necesarias para poder resolverlos. Usando técnicas de modelado computacional como la simulación basada en agentes y la dinámica de sistemas tenemos el potencial de construir modelos que combinan la riqueza descriptiva de los modelos verbales con el rigor formal de los modelos matemáticos más abstractos.es_PE
dc.description.uriTrabajo de suficiencia profesionales_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de la Amazonía Peruanaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourceUniversidad Nacional de la Amazonía Peruanaes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNAPes_PE
dc.subjectSistemas complejoses_PE
dc.subjectModelos de análisises_PE
dc.subjectTeoría de Sistemases_PE
dc.titleModelización de sistemas complejoses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/reportes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de la Amazonía Peruana. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informáticaes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero(a) de Sistemas e Informáticaes_PE
dc.subject.ocdeIngeniería de Sistemas y Comunicacioneses_PE


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