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エージェントベースモデル

  • Una simulación ecológica interactiva basada en agentes utilizando Mesa para modelar la dinámica de poblaciones depredador-presa con visualización y controles de parámetros.
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    ¿Qué es Mesa Predator-Prey Model?
    El Modelo Depredador-Presa de Mesa es una implementación de código abierto en Python del sistema clásico Lotka-Volterra, construida sobre el framework de modelado por agentes Mesa. Simula agentes individuales de depredadores y presas que se mueven e interactúan en una cuadrícula donde las presas se reproducen y los depredadores buscan alimento para sobrevivir. Los usuarios pueden configurar las poblaciones iniciales, probabilidades de reproducción, consumo de energía y otros parámetros ambientales a través de una interfaz web. La simulación proporciona visualizaciones en tiempo real, incluyendo mapas de calor y curvas de población, y registros de datos para análisis posterior. Investigadores, educadores y estudiantes pueden extender el modelo personalizando los comportamientos de los agentes, añadiendo nuevas especies o integrando reglas ecológicas complejas. El proyecto está diseñado para facilidad de uso, prototipado rápido y demostraciones educativas de la dinámica ecológica emergente.
    Características principales de Mesa Predator-Prey Model
    • Simulación basada en agentes de depredadores y presas
    • Visualización en tiempo real del cuadrícula
    • Parámetros ecológicos ajustables
    • Registro y exportación de datos
    • Comportamientos de agentes personalizables
  • Un marco de trabajo de JavaScript de código abierto que permite la simulación interactiva de sistemas multi-agente con visualización 3D usando AgentSimJs y Three.js.
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    ¿Qué es AgentSimJs-ThreeJs Multi-Agent Simulator?
    Este marco de código abierto combina la biblioteca de modelado de agentes AgentSimJs con el motor gráfico 3D de Three.js para ofrecer simulaciones multi-agente interactivas basadas en navegador. Los usuarios pueden definir tipos de agentes, comportamientos y reglas ambientales, configurar detección de colisiones y manejo de eventos, y visualizar simulaciones en tiempo real con opciones de renderizado personalizables. La biblioteca soporta controles dinámicos, gestión de escenas y ajuste de rendimiento, haciéndola ideal para investigación, educación y prototipado de escenarios complejos basados en agentes.
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