Claves para analizar sistemas complejos

Las claves para analizar un sistema complejo son las utilidades que se emplean en el análisis e investigación de sistemas complejos.

En las unidades anteriores se ha visto la descripción, que muestra las características de un sistema complejo presentadas de acuerdo con un esquema preestablecido, como el desarrollado en la unidad 4, esquema que se ha utilizado con un ejemplo concreto en la unidad 5.

La finalidad de la descripción, que implica detallar las características, estructuras y dinámicas del sistema, ya sea en su totalidad o en sus componentes individuales, es diferente de la finalidad del análisis.
Ahora se trata de utilizar métodos, herramientas y aplicaciones específicas para examina sistemas y subsistemas y sus relaciones de manera detallada, evaluando sus funciones, comportamientos y contribuciones al conjunto, para identificar patrones emergentes, comprender las relaciones causa-efecto y abordar problemas específicos dentro del sistema complejo.

Los apartados de esta unidad muestran que actividades y prácticas se pueden aplicar en el análisis del sistema; como se debe tratar el entorno del sistema; distintos los métodos y técnicas de análisis, y finalmente un glosario sobre los términos relacionados con los métodos, herramientas y aplicaciones.

En este apartado se muestra como analizar la estructura de un sistema. Los aspectos que se tratan son los siguientes:

  • Identificación de componentes y elementos;
  • Relaciones entre componentes y dependencias mutuas;
  • Propiedades emergentes y autoorganización;
  • Retroalimentación y bucles causales.

Para cada uno de ellos se describe las tareas a realizar; los métodos a emplear; y las herramientas especificas. Esto último hace referencia a utilidades que se emplean para su estudio.

Identificación y definición de los elementos y componentes que forman parte del sistema complejo. Para ello hay que definir claramente los límites del sistema: qué elementos están incluidos y excluidos, así como identificar las interconexiones clave entre ellos, con el entorno externo y con los subniveles orgánicos.

  • Tareas a realizar: identificar los elementos clave del sistema; establecer interconexiones entre los elementos.
  • Métodos a emplear: análisis estructural; descomposición jerárquica.
  • Herramientas específicas: diagramas de flujo; diagramas de bloques; herramientas de modelado como UML (Unified Modeling Language).

Analizar y comprender las interacciones y relaciones entre los elementos identificados en la actividad anterior. Comprender estas conexiones es esencial para entender cómo los cambios en un elemento afectan a otros. Hay que considerar que las interacciones y las dependencias pueden ser directas o indirectas.

  • Tareas a realizar: mapear las conexiones entre componentes; identificar la dirección y fuerza de las relaciones; examinar cómo la variabilidad en una parte del sistema puede propagarse a otras áreas;
  • Métodos a emplear: análisis de redes; mapas de influencia; modelado de dependencias; evaluación de impacto.
  • Herramientas específicas: software de análisis de redes (Gephi, Cytoscape); modelado de sistemas dinámicos.

Explorar y entender las propiedades emergentes del sistema y cómo los elementos se autoorganizan. Las propiedades emergentes del problema surgen de las interacciones entre sus elementos y la autoorganización se refiere a la capacidad de un sistema para organizarse y reorganizarse sin intervención externa, a menudo impulsada por reglas simples y la interacción entre sus partes.

  • Tareas a realizar: identificar patrones emergentes; identificar los patrones de autoorganización del sistema; observar si las reglas locales de interacción entre los componentes pueden dar lugar a patrones de autoorganización en el sistema global.
  • Métodos a emplear: simulaciones computacionales; dinámica de sistemas.
  • Herramientas específicas: simuladores como NetLogo o AnyLogic; herramientas de modelado de dinámica de sistemas (Vensim, Stella).

Analizar los bucles de retroalimentación y las relaciones causales dentro del sistema. Los bucles o ciclos de retroalimentación positiva pueden llevar a cambios amplificados y desestabilizar el sistema, mientras que los ciclos de retroalimentación negativa tienden a estabilizarlo.

  • Tareas a realizar: identificar bucles de retroalimentación positiva y negativa; analizar cómo pueden influir en el comportamiento del sistema; entender cómo las variables significativas se afectan mutuamente a lo largo del tiempo.
  • Métodos a emplear: diagramas de lazos causales; análisis de sensibilidad.
  • Herramientas específicas: software de dinámica de sistemas; herramientas de análisis de sensibilidad como Vensim.
  • Tareas a realizar: mapear las conexiones entre componentes; identificar la dirección y fuerza de las relaciones; examinar cómo la variabilidad en una parte del sistema puede propagarse a otras áreas.

En este apartado se muestran las acciones que se pueden realizar para el análisis de un sistema en relación a los comportamientos que muestran patrones generados por las propiedades colectivas y dinámicas, exhibiendo en muchos casos respuestas no lineales. Los comportamientos que se muestras son relativos a:

  • Dinámicas no lineales;
  • Caos y atractores;
  • Adaptación y evolución;
  • Resiliencia y robustez.

Como en el aportado anterior, para cada uno de ellos se describe las tareas a realizar; los métodos a emplear; y las herramientas especificas. Esto último hace referencia a utilidades que se emplean para su estudio.

Comprender y analizar las dinámicas no lineales que pueden surgir en un sistema complejo.

  • Tareas a Realizar: identificar variables no lineales; analizar cómo cambios pequeños pueden tener impactos no proporcionales; identificar los posibles tipping points, puntos de inflexión o de no retorno; localizar aquellos puntos críticos en los cuales el sistema puede experimentar cambios drásticos de comportamiento.
  • Métodos a emplear: análisis de estabilidad; identificación de bifurcaciones.
  • Herramientas específicas: software de modelado de ecuaciones no lineales (MATLAB, Python con bibliotecas como SciPy); herramientas de análisis de sistemas dinámicos.

Investigar la presencia de comportamientos caóticos y la identificación de atractores en el sistema.

  • Tareas a realizar: detectar patrones caóticos; identificar y caracterizar atractores.
  • Métodos a emplear: análisis de series temporales; cálculos de exponentes de Lyapunov.
  • Herramientas específicas: software de análisis de series temporales (MATLAB, Python con bibliotecas como NumPy y Pandas); herramientas especializadas en dinámica caótica (Chaoscope, XPPAUT).
  • la adaptabilidad se refiere a la capacidad de un sistema para ajustarse y cambiar en respuesta a perturbaciones. La evolución del sistema son los cambios a lo largo del tiempo. . analizar cómo el sistema se adapta y evoluciona a lo largo del tiempo.
  • Tareas a realizar: Comprender las tendencias, ciclos y patrones temporales; identificar mecanismos de adaptación; analizar la evolución de las variables significativas.
  • Métodos a emplear: modelado basado en agentes; algoritmos genéticos.
  • Herramientas específicas: plataformas de simulación basadas en agentes (NetLogo, Repast); herramientas de modelado evolutivo (Eureqa, Open BEAGLE).

Evaluar la capacidad del sistema para resistir perturbaciones y su capacidad para mantener funciones esenciales.

  • Tareas a realizar: identificar puntos críticos y vulnerabilidades; evaluar la capacidad de recuperación del sistema; considerar la robustez estructural, la redundancia y la adaptabilidad como indicadores de resiliencia; examinar áreas o elementos del sistema que pueden ser particularmente vulnerables a perturbaciones; identificar posibles puntos de fallo y debilidades en la estructura.
  • Métodos a emplear: análisis de vulnerabilidad; simulaciones de perturbaciones; análisis de riesgos.
  • Herramientas específicas: herramientas de análisis de redes (Gephi, Cytoscape); plataformas de simulación de sistemas complejos (AnyLogic, Simulink).

Establecidos los límites del sistema, según lo explicado en el apartado 1.1.- Identificación de componentes y elementos, hay que considerar cómo el entorno del sistema puede afectar a su estructura: el entorno de un sistema complejo puede estar formado por una variedad de elementos y factores que interactúan con el sistema de diversas maneras.

El entorno puede estar compuesto por diversos sistemas: climáticos, sociales, económicos, políticos, tecnológicos, entre otros, donde hay interacciones y dinámicas propias que pueden afectar al sistema complejo.
Las interacciones más significativas tienen que ver con el intercambio de suministros entre entorno y sistema.

  • Suministros del exterior al sistema: el entorno puede proporcionar al sistema recursos, información, colaboración, y otros tipos de soporte necesarios para su funcionamiento. Las ideas y avances del exterior pueden impulsar la innovación y el cambio positivo dentro del sistema.
  • Suministros del sistema al exterior: el sistema también puede proporcionar productos, servicios, información, o cualquier otro tipo de valor al entorno. El sistema debe ser capaz de adaptarse y responder de manera eficiente a las demandas y cambios en el entorno.

A consecuencia de la dependencia de los suministros del exterior, el sistema está expuesto a interferencias y amenazas:

  • Interferencias entorno-sistema: hay factores externos que pueden interferir con el funcionamiento normal del sistema, afectando a su estabilidad y desempeño. Estos riesgos y amenazas pueden surgir de cambios inesperados en el entorno, como eventos naturales, fluctuaciones del mercado, cambios políticos, etc.
  • Vulnerabilidades del sistema frente a variaciones en el exterior: si el sistema depende críticamente de recursos externos, variaciones en la disponibilidad de esos recursos pueden ser una vulnerabilidad: la falta de adaptabilidad a cambios en el entorno puede dejar al sistema vulnerable a eventos imprevistos.

Es fundamental adoptar un enfoque holístico al considerar la relación entre un sistema complejo y su entorno. Los métodos y herramientas seleccionados deben ajustarse a la naturaleza específica del sistema, sus interacciones con el entorno y los objetivos del análisis.

  • Actividades para entender cómo impacta el entorno en el sistema complejo:
    • Análisis del entorno: identificar y analizar los elementos externos que pueden influir en el sistema.
    • Mapeo de stakeholders: identificar y comprender las partes interesadas y sus intereses en relación con el sistema.
    • Evaluación de tendencias externas: analizar tendencias y cambios en el entorno que puedan afectar al sistema.
  • Actividades para entender cómo afecta el sistema al entorno:
    • Análisis de impacto: evaluar cómo las acciones y cambios internos en el sistema afectan a elementos externos.
    • Estudio de externalidades: identificar efectos secundarios no deseados del sistema en el entorno.
    • Evaluación de la sostenibilidad: analizar la capacidad del sistema para operar de manera sostenible en su entorno.
  • Métodos para analizar la interacción sistema-entorno:
    • Análisis de escenarios: modelar diferentes escenarios para entender cómo el sistema reacciona a cambios en el entorno y viceversa.
    • Estudios de impacto ambiental: evaluación sistemática de los posibles impactos ambientales del sistema y cómo estos afectan y son afectados por el entorno.
    • Modelado de dinámica de sistemas: utilizar modelos para simular la dinámica entre el sistema y su entorno a lo largo del tiempo.
  • Herramientas para analizar la interacción sistema-entorno:
    • Software de simulación: herramientas que permiten simular cómo los cambios en el sistema afectan al entorno y viceversa (anylogic, simulink).
    • Análisis de escenarios con hojas de cálculo: utilizar hojas de cálculo para modelar y evaluar diferentes situaciones y sus impactos.
    • Plataformas de gestión ambiental: herramientas diseñadas específicamente para evaluar y gestionar el impacto ambiental de un sistema (por ejemplo, LCA (life cycle assessment) software).

Estos métodos y herramientas proporcionan enfoques diferentes para comprender la relación entre el sistema y su entorno desde una perspectiva sistémica. La elección de las herramientas dependerá de la naturaleza específica del sistema, los objetivos del análisis y la complejidad de las interacciones.

  • Análisis de entradas y salidas: examinar las entradas (materia, energía, información) que el sistema recibe del entorno y las salidas que devuelve.
    • Herramientas: diagramas de flujo de materia y energía, matrices de entradas y salidas.
  • Mapas de influencia: identificar las influencias mutuas entre el sistema y su entorno, mapeando cómo los cambios en uno afectan al otro.
    • Herramientas: diagramas de influencia, mapas conceptuales.
  • Análisis de impacto ambiental: evaluar el impacto del sistema en el entorno y viceversa, considerando factores ambientales y sostenibilidad.
    • Herramientas: evaluación del Ciclo de Vida (LCA), análisis de ecoeficiencia.
  • Modelado de sistemas dinámicos: utilizar modelos matemáticos para simular la dinámica de interacciones entre el sistema y el entorno a lo largo del tiempo.
    • Herramientas: Vensim, Stella, AnyLogic.
  • Análisis de redes: representar las interacciones entre el sistema y su entorno mediante nodos y enlaces para entender la estructura de la relación.
    • Herramientas: Gephi, Cytoscape, NetworkX.
  • Análisis de stakeholders: identificar y comprender las partes interesadas en el sistema y en el entorno, considerando sus expectativas e influencias.
    • Herramientas: mapas de stakeholders, matrices de poder/interés.
  • Evaluación de resiliencia: analizar la capacidad del sistema para resistir perturbaciones y recuperarse, considerando la interacción con el entorno.
    • Herramientas: índices de resiliencia, modelos de simulación de perturbaciones.
  • Mapeo de flujo de valor: examinar cómo fluye el valor a través del sistema y cómo se relaciona con el entorno.
    • Herramientas: mapas de flujo de valor, análisis de cadena de suministro.

El modelado es el proceso de crear una representación abstracta y simplificada de un sistema con el objetivo de comprender, analizar, predecir o controlar su comportamiento. Los modelos pueden ser físicos, matemáticos, conceptuales o computacionales, y se utilizan en una variedad de disciplinas para explorar sistemas complejos de manera más manejable.

Modelos matemáticos: se trata de describir relaciones cuantitativas entre las variables del sistema:

  • Procedimientos metodológicos:
    • Identificación de variables clave.
    • Formulación de ecuaciones matemáticas que representen las interacciones.
    • Calibración y ajuste de parámetros utilizando datos empíricos.
    • Análisis matemático para estudiar comportamientos y propiedades del sistema.

Redes complejas: es la representación de las relaciones y estructuras en sistemas complejos mediante nodos y enlaces.

  • Procedimientos metodológicos:
    • Identificación de nodos y conexiones relevantes.
    • Creación de una representación gráfica de la red.
    • Análisis de la topología de la red.
    • Evaluación de medidas de centralidad, modularidad, etc.

Agentes y modelado basado en agentes: es una simulación de aspectos del sistema complejo mediante la modelización de entidades autónomas (agentes) y sus interacciones.

  • Procedimientos metodológicos:
    • Definición de agentes y sus características.
    • Especificación de reglas y comportamientos de los agentes.
    • Ejecución de simulaciones para observar patrones emergentes.
    • Validación comparando resultados con observaciones del mundo real.

Simulaciones y experimentos computacionales: se trata de reproducir el comportamiento del sistema a través de la ejecución de experimentos virtuales, generalmente realizados mediante programación informática.

  • Procedimientos Metodológicos:
    • Formulación de hipótesis y preguntas de investigación.
    • Desarrollo de un modelo computacional.
    • Definición de condiciones iniciales y parámetros.
    • Ejecución de simulaciones y análisis de resultados.

Análisis de redes: implica el estudio de las interconexiones entre nodos para comprender la estructura y dinámicas de sistemas complejos.
Se aplica para modelar y analizar relaciones entre componentes de un sistema, identificar patrones emergentes, y evaluar la importancia relativa de nodos y enlaces.

  • Herramientas: Gephi, Cytoscape, NetworkX (en Python).
  • Resultados esperados: identificación de nodos críticos, evaluación de la modularidad, detección de comunidades, y visualización de la topología de la red.

Dinámica de sistemas: se enfoca en modelar el cambio a lo largo del tiempo en sistemas complejos, considerando variables interconectadas.
Se utiliza para entender y predecir el comportamiento temporal de sistemas complejos, identificar puntos de equilibrio y evaluar la sensibilidad del sistema.

  • Herramientas: Vensim, Stella, AnyLogic.
  • Resultados esperados: Análisis de comportamientos a largo plazo, identificación de variables críticas, y simulaciones para entender la evolución temporal del sistema.

Teoría de juegos: se ocupa del estudio de estrategias y decisiones interdependientes en sistemas donde las acciones de un individuo afectan a otros.
Se aplica para modelar y analizar interacciones estratégicas entre agentes en un sistema complejo, identificar equilibrios y prever resultados de decisiones colectivas.

  • Herramientas: Matplotlib (para visualización en Python), GAMS (General Algebraic Modeling System).
  • Resultados esperados: Identificación de estrategias dominantes, equilibrios de Nash, y análisis de resultados en situaciones de interacción estratégica.

Métodos de optimización: buscan encontrar la mejor solución posible para un problema específico, maximizando o minimizando una función objetivo.
Son aplicados para optimizar la eficiencia y rendimiento del sistema, asignando recursos de manera óptima o minimizando costos.

  • Herramientas: Solver en Excel, PuLP (Python Library for Linear Programming).
  • Resultados esperados: Soluciones óptimas que maximicen o minimicen la función objetivo, proporcionando pautas para la toma de decisiones.
  • Es una herramienta complementaria que se utiliza para ver ejemplos concretos de aplicación de métodos y herramientas como los que se han descrito,
  • Los casos que se eligen se refieren a sistemas complejos similares al sistema que se está analizando, con la intención de ver qué resultados se obtuvieron y de sus conclusiones qué lecciones se pueden sacar.
Agent-based modeling (ABM)Es una técnica de modelado que simula el comportamiento de entidades autónomas (agentes) en un sistema para entender patrones emergentes y dinámicas complejas.
Algoritmos genéticosAlgoritmos de búsqueda y optimización inspirados en la evolución biológica. Utilizan conceptos de selección natural, cruce y mutación para encontrar soluciones óptimas a problemas complejos.
Análisis de autoorganizaciónEl análisis de autoorganización estudia cómo los sistemas complejos pueden desarrollar patrones y estructuras ordenadas sin una planificación externa.
Análisis de cadena de suministroEvaluación y optimización de las actividades logísticas y de producción a lo largo de una cadena de suministro para mejorar la eficiencia y reducir costos.
Análisis de ecoeficienciaEvaluación de la eficiencia de un sistema en términos de su impacto ambiental en relación con los recursos utilizados y los productos generados.
Análisis de entradas y salidasExaminar las entradas y salidas de un sistema para entender y cuantificar las interacciones con su entorno.
Análisis de entropíaLa entropía se refiere a la medida de la cantidad de desorden o caos en un sistema. El análisis de entropía se utiliza para entender la complejidad y la información en sistemas.
Análisis de escenariosMétodo que implica la creación y evaluación de posibles futuros mediante la exploración de diferentes combinaciones de variables y condiciones, permitiendo la preparación para diversas eventualidades.
Análisis de estabilidadEvaluación de la estabilidad de un sistema, examinando cómo responde ante perturbaciones y si retorna a un estado equilibrado.
Análisis de impacto ambientalEvaluación de los efectos ambientales de las actividades humanas, proyectos o productos, considerando factores como emisiones, consumo de recursos y cambio climático.
Análisis de patrones espacialesEstudio de la distribución y disposición espacial de características en un sistema para identificar patrones significativos.
Análisis de redes dinámicasEl análisis de redes dinámicas se centra en entender cómo las relaciones entre nodos en una red evolucionan a lo largo del tiempo.
Análisis de resilienciaEvaluación de la capacidad de un sistema para resistir, adaptarse y recuperarse frente a perturbaciones o cambios adversos en su entorno.
Análisis de riesgosEvaluación sistemática de las amenazas potenciales y la probabilidad de que ocurran, así como de las posibles consecuencias, para gestionar y minimizar los riesgos.
Análisis de sensibilidadEvaluación de cómo cambios en una variable afectan el resultado de un modelo o sistema, identificando las variables más influyentes.
Análisis de series temporalesExamen y modelado estadístico de datos recopilados en intervalos temporales sucesivos para identificar patrones y tendencias.
Análisis de variabilidad genética (en sistemas biológicos)Evaluación de la variabilidad genética dentro de poblaciones biológicas para entender la diversidad genética y su impacto en la evolución.
Análisis de vulnerabilidadEvaluación de la susceptibilidad de un sistema a amenazas o perturbaciones, identificando áreas propensas a fallos.
Análisis estructuralEvaluación de la estructura de un sistema, examinando las relaciones entre sus componentes y cómo estas afectan su funcionamiento.
Autómatas celularesModelo matemático y computacional que simula el comportamiento de celdas en una cuadrícula, siendo utilizado para estudiar fenómenos complejos y patrones emergentes.
Cálculos de exponentes de LyapunovMétodo para determinar la estabilidad de un sistema dinámico, calculando la tasa de divergencia o convergencia de trayectorias cercanas en el espacio de fase.
Descomposición jerárquicaProceso de dividir un sistema complejo en componentes más manejables y comprensibles, organizados en una jerarquía.
Diagramas causa-efecto (Ishikawa o espina de pescado)Representación gráfica que identifica y organiza las posibles causas de un problema, categorizándolas en ramas principales.
Diagramas de flujo de materia y energíaRepresentación gráfica que muestra cómo fluyen la materia y la energía a través de un sistema, identificando entradas, salidas y procesos.
Diagramas de influenciaRepresentación visual que muestra las relaciones y conexiones entre diferentes elementos de un sistema, indicando cómo las influencias fluyen.
Diagramas de lazos causalesGráficos que ilustran las relaciones de retroalimentación y causalidad entre variables en un sistema.
Dinámica de sistemasEnfoque de modelado que estudia el comportamiento dinámico de sistemas complejos, considerando interacciones entre variables a lo largo del tiempo.
Evaluación de impactoEstudio sistemático que evalúa las consecuencias y efectos de un proyecto, política o acción sobre el sistema o entorno.
Evaluación del ciclo de vida (LCA)Método que evalúa el impacto ambiental de un producto o servicio a lo largo de todo su ciclo de vida, desde la extracción de materias primas hasta la eliminación.
Identificación de bifurcacionesIdentificación de puntos en un sistema dinámico donde se producen cambios cualitativos en su comportamiento, como la aparición de nuevos patrones o estados.
Mapas conceptualesRepresentación gráfica de conceptos y sus relaciones, que ayuda a organizar y visualizar la información en un sistema.
Mapas de flujo de valorHerramienta que representa cómo fluye el valor a través de un sistema, desde la entrada de materias primas hasta la entrega del producto final.
Mapas de influenciaRepresentación visual que muestra las relaciones y conexiones entre diferentes elementos, indicando cómo las influencias fluyen de un elemento a otro.
Mapas de stakeholdersRepresentación gráfica que identifica y clasifica las partes interesadas en un sistema, mostrando sus relaciones e influencias.
Matrices de entradas y salidasRepresentación matricial que describe las interdependencias entre los sectores de una economía, mostrando cómo la producción de un sector afecta a otros.
Matrices de poder/interésHerramienta que ayuda a clasificar a las partes interesadas según su poder e interés en un proyecto o sistema.
Método Delphi para pronósticosTécnica de pronóstico que utiliza la opinión de expertos para llegar a un consenso sobre futuros eventos o tendencias.
Modelado basado en agentesMétodo de modelado que simula el comportamiento de entidades autónomas (agentes) y sus interacciones para entender patrones emergentes en un sistema.
Modelado de dependenciasRepresentación de las relaciones y dependencias entre las variables de un sistema, destacando cómo los cambios en una variable afectan a otras.
Modelado de sistemas dinámicosUtilización de modelos matemáticos para simular y analizar el comportamiento dinámico de sistemas complejos a lo largo del tiempo.
Redes complejas (network analysis)Análisis de las relaciones y conexiones en un sistema complejo representado como una red, con énfasis en la topología y la estructura de la red.
Simulación Monte CarloMétodo numérico que utiliza muestreo aleatorio para modelar la probabilidad y analizar resultados en situaciones complejas y con incertidumbre.
Simulaciones computacionalesUso de programas informáticos para imitar el comportamiento de sistemas complejos y analizar su dinámica.
Simulaciones de perturbacionesEjecución de simulaciones para analizar cómo un sistema responde a perturbaciones o cambios inesperados en su entorno.
Diagramas de bloquesRepresentación visual que utiliza bloques para representar componentes del sistema y las conexiones entre ellos, facilitando la comprensión de la estructura y el flujo de información.
Diagramas de flujoGráficos que utilizan símbolos para representar procesos, decisiones, y flujos de información en un sistema, proporcionando una representación visual del flujo de trabajo.
Herramientas de análisis de redesSoftware diseñado para analizar y visualizar las relaciones y conexiones en redes complejas, identificando patrones, nodos críticos y propiedades topológicas.
Herramientas de análisis de sensibilidad (como Vensim)Software especializado en análisis de sensibilidad, que permite evaluar cómo cambios en las variables de entrada afectan las salidas en modelos de sistemas complejos.
Herramientas de análisis de sistemas dinámicosAplicaciones que facilitan la construcción, simulación y análisis de modelos de sistemas dinámicos, como Vensim, Stella y AnyLogic.
Herramientas de modelado como UML (Unified Modeling Language)Lenguaje estándar de modelado que utiliza notaciones gráficas para representar la estructura y el comportamiento de sistemas, incluyendo diagramas de clases, secuencia y actividad.
Herramientas de modelado de dinámica de sistemasSoftware que permite modelar y simular el comportamiento dinámico de sistemas complejos, capturando interacciones entre variables a lo largo del tiempo.
Herramientas de modelado evolutivoAplicaciones que permiten modelar la evolución de sistemas a lo largo del tiempo, incorporando cambios y adaptaciones en la estructura y comportamiento.
Herramientas especializadas en dinámica caóticaSoftware diseñado específicamente para modelar y analizar sistemas caóticos, que exhiben comportamientos sensibles a las condiciones iniciales.
Modelado de sistemas dinámicosProceso de desarrollar modelos matemáticos que representan la evolución temporal de un sistema, considerando las interacciones entre variables.
Plataformas de simulación basadas en agentesAmbientes de simulación que permiten modelar y analizar sistemas complejos mediante la simulación del comportamiento de agentes autónomos.
Plataformas de simulación de sistemas complejosEntornos que permiten la simulación de sistemas complejos, abordando interacciones no lineales y emergencia de patrones.
Simuladores como Netlogo o AnylogicSoftware de simulación que permite modelar y simular sistemas complejos, facilitando la visualización y análisis de resultados.
Software de análisis de redesAplicaciones especializadas en el análisis de redes complejas, permitiendo la identificación de patrones y la evaluación de la topología de la red.
Software de análisis de series temporalesHerramientas que facilitan el análisis estadístico y visualización de datos temporales para identificar patrones y tendencias.
Software de dinámica de sistemasAplicaciones que permiten modelar, simular y analizar sistemas complejos utilizando conceptos de dinámica de sistemas.
Software de modelado de ecuaciones no linealesHerramientas que facilitan el modelado y análisis de sistemas que involucran ecuaciones no lineales, considerando la complejidad matemática.
AnyLogicAnyLogic es una plataforma de simulación multimétodo que permite modelar y simular sistemas complejos utilizando enfoques basados en agentes, dinámica de sistemas y simulación de eventos discretos.
ChaoscopeChaoscope es un programa que visualiza atractores caóticos y fractales en sistemas dinámicos. Es útil para explorar la dinámica caótica y patrones emergentes.
CytoscapeCytoscape es una herramienta de código abierto para visualizar y analizar redes biológicas y otros tipos de redes complejas. Facilita la exploración de la topología y la estructura de las redes.
EureqaEureqa es una plataforma de descubrimiento automático que utiliza algoritmos evolutivos para encontrar ecuaciones matemáticas que describan patrones en datos.
Este software parece que no está disponible, solo se ve esto. Una alternativa es TuringBot que utiliza regresión simbólica.
GephiGephi es una herramienta de análisis de redes que permite explorar, visualizar y analizar la estructura de redes complejas. Es ampliamente utilizado en campos como ciencia de datos y sociología.
MATLABMATLAB es un entorno de programación y software numérico ampliamente utilizado en ingeniería y ciencias. Ofrece capacidades poderosas para análisis numérico, modelado y simulación.
NetLogoNetLogo es una plataforma de modelado basada en agentes que facilita la creación de modelos computacionales de sistemas complejos mediante la simulación de la interacción de agentes autónomos.
Open BEAGLE

Open BEAGLE es una biblioteca de código abierto que proporciona herramientas para la implementación de algoritmos evolutivos y genéticos en la modelización de sistemas complejos.
Python con bibliotecas como SciPy, NumPy y PandasPython es un lenguaje de programación popular, y SciPy, NumPy y Pandas son bibliotecas que ofrecen herramientas para análisis numérico, modelado matemático y manipulación de datos, respectivamente.
RepastRepast es un marco de modelado basado en agentes que facilita el desarrollo de modelos computacionales de sistemas complejos.
SimulinkSimulink es una extensión de MATLAB que proporciona un entorno gráfico para el modelado, simulación y análisis de sistemas dinámicos, especialmente sistemas de control y sistemas embebidos.
StellaStella es un software de modelado y simulación de sistemas dinámicos que permite construir modelos de comportamiento temporal y analizar su dinámica.
Unified Modeling Language (UML)UML es un lenguaje estándar de modelado que utiliza notaciones gráficas para representar la estructura y el comportamiento de sistemas, facilitando la comunicación entre desarrolladores y diseñadores.
VensimVensim es un software especializado en dinámica de sistemas que permite construir modelos para simular y analizar el comportamiento temporal de sistemas complejos.
XPPAUTXPPAUT es una herramienta para el análisis y simulación de sistemas dinámicos, especialmente diseñada para sistemas de ecuaciones diferenciales.

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