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Introducción a la complejidad

Enviado por Pablo Turmero



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1 Objetivos Introducir a la teoría y la práctica de las técnicas de complejidad Clarificar los principios epistemológicos que rigen el modelado en general y el modelado complejo en particular Establecer posibilidades y constreñimientos de la investigación Metaheurísticas - Tratabilidad Realizar ejercicios de práctica para un ulterior análisis y diseño de la ciudad sustentable

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2 1.1 – Agenda Tipificación de los modelos posibles Demarcación Complejidad como paradigma discursivo Complejidad como conjunto de técnicas Introducción a la dinámica no lineal Ejercicios con la ecuación logística Atractores extraños Tratabilidad, predictibilidad, fractalidad Sensitividad extrema a las condiciones iniciales Conclusiones

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Tipificación

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4 Cuatro modelos

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5 Modelos computacionales correspondientes “Inteligencia artificial” Modelo (mecánico) de la programación lógica GOFAI Cálculo de predicados de primer orden Sistemas expertos Modelo (estadístico) de las redes neuronales (conexionismo) Reconocimiento de patrones Aprendizaje de caja negra

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6 Percepción mecánica Teorías de reconocimiento por componentes (RBC) Irving Biederman, 1985. Unos pocos geones básicos (24) y unas pocas operaciones de transformación generan todos los objetos artificiales 3D posibles. Los geones son conos generalizados. Se pueden generar tantas formas como términos existen.

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7 Cálculo lógico

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8 Reconocimiento (gestáltico) de rostros Pawan Sinha: Ineficiencia del método por piezas tradicional Identikits de Bill Cosby, Tom Cruise, Ronald Reagan y Michael Jordan

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9 Reconocimiento (gestáltico) de rostros Y a la inversa, eficiencia del reconocimiento humano aún en casos de ruido Habitualmente muchos pueden reconocer al príncipe Carlos, Woody Allen, Bill Clinton, Saddam Hussein, Richard Nixon y Ladi Di Inmensa importancia estratégica del reconocimiento automático.

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10 Red neuronal

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11 Conclusiones provisionales Algunas problemáticas urbanas responden al principio analítico Problemas lineales de capacidad de tráfico Problemas que admiten análisis y composición Otras, en cambio, necesitan aproximaciones holísticas Establecer el parecido entre dos mapas o territorios Generalizar Reconocer un patrón global La mayoría requiere modelado complejo

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12 Tipos de algoritmos complejos Sistemas complejos adaptativos Autómatas celulares Modelado basado en agentes Vida artificial Sociedades y culturas artificiales Dinámica no lineal – Caos determinista Geometría fractal Metaheurísticas evolucionarias Algoritmo genético, algoritmo cultural Inteligencia de enjambre Colonia de hormigas Simulación de templado Búsqueda tabú Gramáticas recursivas complejas – Sistemas-L Redes complejas – Sintaxis espacial

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