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Using Agent-Based Models for Prediction in Complex and Wicked Systems

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dc.creatorPolhill, J. Gareth
dc.creatorHare, Matthew P.
dc.creatorBauermann, Tom
dc.creatorAnzola Pinzón, David Enrique
dc.creatorPalmer, Erika
dc.creatorDouglas, Salt
dc.creatorPatrycja, Antosz
dc.date.accessioned2023-08-04T21:57:38Z
dc.date.available2023-08-04T21:57:38Z
dc.date.created2020-09-21
dc.date.issued2021-06-30
dc.descriptionEste documento utiliza dos experimentos mentales para argumentar que la complejidad de los sistemas a los que se aplican a menudo los modelos basados ​​en agentes (ABM) no es la fuente central de las dificultades que tienen los ABM con la predicción. Definimos varios niveles de previsibilidad y argumentamos que, en la medida en que la dependencia de la ruta es un atributo necesario de un sistema complejo, descartar estados del sistema significa que existe al menos el potencial para decir algo útil. Se argumenta que la "maldad" es un desafío más importante para la predicción que la complejidad. Críticamente, sin embargo, ni la complejidad ni la maldad hacen que la predicción sea teóricamente imposible en el sentido de ser formalmente indecidible computacionalmente hablando: intratable es el término más adecuado dados los tamaños exponenciales de los espacios que se buscan. Sin embargo, se muestra que la novedad ontológica endógena en sistemas perversos hace que la predicción sea inútil más allá del corto plazo inmediato.
dc.description.abstractThis paper uses two thought experiments to argue that the complexity of the systems to which agent-based models (ABMs) are often applied is not the central source of difficulties ABMs have with prediction. We define various levels of predictability, and argue that insofar as path-dependency is a necessary attribute of a complex system, ruling out states of the system means that there is at least the potential to say something useful. ‘Wickedness’ is argued to be a more significant challenge to prediction than complexity. Critically, however, neither complexity nor wickedness makes prediction theoretically impossible in the sense of being formally undecidable computationally-speaking: intractable being the more apt term given the exponential sizes of the spaces being searched. However, endogenous ontological novelty in wicked systems is shown to render prediction futile beyond the immediately short term.
dc.format.extent24 pp
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.18564/jasss.4597
dc.identifier.issn1460-7425
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/40297
dc.language.isoeng
dc.publisherJASSS
dc.relation.urihttps://www.jasss.org/24/3/2.html
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accesoAbierto (Texto completo)spa
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dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.source.bibliographicCitationAhrweiler, P. (2017). Agent-based simulation for science, technology, and innovation policy. Scientometrics, 110, 391–415
dc.source.bibliographicCitationAndersson, C., Törnberg, A. & Törnberg, P. (2014). Societal systems – complex or worse? Futures, 63, 145–157
dc.source.bibliographicCitationAndersson, C. & Törnberg, P. (2018). Wickedness and the anatomy of complexity. Futures, 95, 118–138
dc.source.bibliographicCitationAnzola, D. (2019). Disagreement in discipline-building processes. Synthese
dc.source.bibliographicCitationAppel, K. & Haken, W. (1977). Every planar map is four colorable. Part I: Discharging. Illinois Journal of Mathematics, 21(3), 429–490
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosariospa
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocURspa
dc.subjectPredicción
dc.subjectSistemas complejos
dc.subjectSistemas malvados
dc.subjectModelado basado en agentes
dc.subjectAutómatas celulares
dc.subjectMáquinas de Turing
dc.subject.keywordPrediction
dc.subject.keywordComplex systems
dc.subject.keywordWicked Systems
dc.subject.keywordAgent-Based Modelling
dc.subject.keywordCellular Automata
dc.subject.keywordTuring Machines
dc.titleUsing Agent-Based Models for Prediction in Complex and Wicked Systems
dc.typearticle
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.spaArtículo
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