DINÁMICA DE SISTEMAS COMPLEJOS
TEMA 1. INTRODUCCIÓN
• Definiciones. Enfoque sistémico. Sistema, modelado y simulación. Sistemas complejos.
• Propósito de la dinámica de sistemas.
• Tipos de sistema a modelar.
• Historia de la dinámica de sistemas.
• Campos de aplicación de la dinámica de sistemas.
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El antiguo paradigma mecanicista
• En la ciencia del siglo XIX y de los primeros decenios del siglo XX predomina la idea del mundo como caos,
según la cual la vida es un producto accidental de
procesos físico-químicos, y la mente mero epifenómeno.
• Se trata del paradigma analítico, positivista, mecanicista y unidireccionalmente causal de la ciencia clásica.
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El mundo como gran organización
• Frente a esta concepción mecanicista surge desde el enfoque sistémico una interpretación del mundo como gran organización: como una jerarquía de niveles
complejamente organizados.
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Enfoque sistémico
• En el decenio de los cuarenta del siglo XX emerge un nuevo punto de vista o "paradigma" dentro de las
ciencias: el enfoque sistémico.
• Frente al talante analítico y reductivo de la ciencia
clásica, el enfoque sistémico aborda el estudio de las totalidades complejas.
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Enfoque sistémico
• Ciencia “clásica”:
• análisis aislado del subsistema. Cosmovisión reduccionista.
• Repetitividad de los experimentos
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Enfoque sistémico
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Por ejemplo, un ecosistema
•
El conjunto de los seres vivos en su medio ambiente constituye un sistema que se organiza a sí mismo.
•
Relaciones entre diferentes especies: asociación (simbiosis, parasitismo...), complementariedad (entre predadores y presas, por ejemplo)...
•
Intercambios de materia y energía, jerarquías, regulaciones... Se crea un sistema con sus
determinismos, sus ciclos, sus probabilidades,
sus contingencias.
Visión detallada frente a visión global
Visión detallada frente a visión global
Visión detallada frente a visión global
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Exploración científica de “todos” y
“totalidades”
"La ciencia clásica procuraba aislar los elementos del universo observado --compuestos químicos, enzimas, células, sensaciones elementales, individuos en libre competencia y tantas cosas más--, con la esperanza de que volviéndolos a juntar, conceptual o
experimentalmente, resultaría el sistema o totalidad --célula, mente, sociedad-- y sería inteligible. Ahora hemos aprendido que para
comprender no se requieren sólo los elementos sino las relaciones entre ellos --digamos, la interacción enzimática en una célula, el
juego de muchos procesos mentales conscientes e inconscientes, la estructura y dinámica de los sistemas sociales, etc. (...) La teoría general de los sistemas es la exploración científica de 'todos' y
'totalidades' que no hace tanto se consideraban nociones metafísicas que salían de las lindes de la ciencia.” Ludwig von Bertalanffy: Teoría general de los sistemas, FCE, Méjico 1981, p. xiii-xiv.
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Exploración científica de “todos” y
“totalidades”
Ejemplos
Agua. Hidrógeno y Oxígeno
Ser humano ¿=? ∑ tronco + extremidades + cabeza + ….
Equipo deportivo Familia
Bosque
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Von Bertalanffy, el fundador
•
La introducción clásica a la teoría de sistemas sigue siendo la Teoría general de los sistemas de Ludwig von Bertalanffy.
•
La primera edición inglesa de este libro es de 1968.
•
Von Bertalanffy avanzó la idea de una teoría general de sistemas en 1945-47, y la Sociedad para la
Investigación General de Sistemas se fundó en
1954.
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Holismo
•
RAE: 1. m. Fil. Doctrina que propugna la concepción de cada realidad como un todo distinto de la suma de las partes que lo
componen.
•
“El todo es más que la suma de las partes”
•
Propiedades emergentes o sistémicas: una
totalidad posee propiedades de las que carecen sus partes componentes.
• Ejemplos sociales: la organización de una fábrica de una ciudad.
• Ejemplos biológicos: un enjambre, un hormiguero o un bosque.
SISTEMA
• DICCIONARIO DE LA LENGUA ESPAÑOLA
• 2. m. Conjunto de cosas que relacionadas entre sí ordenadamente contribuyen a determinado objeto.
• Sistema es una totalidad, compuesta por elementos y
relaciones entre estos elementos, en la que las relaciones entre los elementos son más importantes que los
elementos mismos.
• Un sistema, en este sentido, lo entendemos como una unidad cuyos elementos interaccionan juntos, ya que continuamente se afectan unos a otros, de modo que operan hacia una meta común. (Javier Aracil)
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De todo sistema puede analizarse...
• su composición (conjunto de sus partes)
• su entorno (conjunto de objetos distintos de sus componentes y relacionados con estos)
• su estructura (conjunto de relaciones entre los
componentes, y entre estos y los elementos del entorno)
• y su mecanismo (conjunto de procesos que le son peculiares; aquello que lo hace funcionar).
(Mario Bunge)
MODELO
• DICCIONARIO DE LA LENGUA ESPAÑOLA
• Representación en pequeño de alguna cosa.
• Esquema teórico, generalmente en forma matemática, de un
sistema o de una realidad compleja, como la evolución económica de un país, que se elabora para facilitar su comprensión y el
estudio de su comportamiento.
Representación simplificada de algunas características de una realidad con un objetivo concreto.
Ejemplos: foto, boceto, maqueta, descripción verbal o mental Modelo matemático orientado a la simulación por ordenador.
CLASES DE MODELOS
• Modelo Mental
• Basado en el conocimiento que se tiene sobre un aspecto de la realidad adquirido a través de la experiencia e
intuición , del cual se extraen aquellas características esenciales para representar el aspecto considerado.
• Modelo Formal(orientado a simulación por ordenador)
• Basado en las hipótesis empleadas en los modelos
mentales, estableciendo a partir de ellas las relaciones formales que definen el comportamiento del aspecto de la realidad en cuestión. Puede desarrollar las
consecuencias dinámicas de las interacciones del sistema que representa el modelo.
SIMULACION DE MODELOS
SIMULACION DE MODELOS
HOMBRE GRIFO VASO
VISTA Nivel agua
deseado Nivel agua
_ +
SIMULACION DE MODELOS
ENFOQUES EN EL MODELADO MATEMÁTICO DE SISTEMAS
• I. Conductista:
• La construcción del modelo se realiza a partir del procesamiento de datos
históricos de la evolución del sistema. Se trata de ajustar un modelo previamente elaborado a los datos disponibles.
• No se pretende establecer la estructura interna del sistema, sino que se supone una estructura interna a priori que reproduzca el comportamiento observado del sistema.
• Ejemplos: modelos “caja negra”, ajuste mínimos cuadrados. Motor CC (ω – V), Energía-PIB
• II. Estructuralista:
• La construcción del modelo se realiza siguiendo un análisis cuidadoso y detenido de los distintos elementos que intervienen en el sistema observado.
• De aquí se extrae la lógica interna del modelo que conduce a la obtención de la estructura, realizándose posteriormente un ajuste de los parámetros libres del modelo con los datos históricos.
• Ejemplos: modelos que desarrollamos con dinámica de sistemas
SISTEMAS COMPLEJOS
Causas de la complejidad:
• Gran número de variables.
• Gran número de relaciones entre variables
• Sistemas dinámicos. Todo cambia con el tiempo, retardos, diferentes escalas de tiempo, velocidades de evolución.
• Sistemas realimentados
• Sistemas no lineales (rara vez los efectos son proporcionales a las causas)
• Acumulación o memoria. La historia del sistema modifica la respuesta a una misma entrada.
Estructura de Realimentación
Estructura de Realimentación
Población Nacimientos
+
+
Realimentación
Población Nacimientos
+
+
años Población
Realimentación
Población
Capital Industrial nacimientos/año
fertilidad
decesos/año
mortalidad (expectativa de
vida)
inversión (nuevo capital agregado por año)
producción industrial
tasa de inversión
depreciación (capital obsoleto o
desgastado/año)
vida promedio del capital
Realimentación
Realimentación
Población
Capital Industrial nacimientos/año
fertilidad
decesos/año
mortalidad (expectativa de
vida)
inversión (nuevo capital agregado por año)
producción industrial
tasa de inversión
depreciación (capital obsoleto o desgastado/año) -
vida promedio del capital Reservas de
Recursos No Renovables
eficiencia del capital
-
producción industrial por persona
-
Capital de Servicios
servicios /persona
servicios de salud educación y -
planificación familiar -
No linealidad
Raramente los efectos son proporcionales a las causas
Entrenamiento Productividad
Entrenamiento Productividad
+
Acumulación
Propósito de la dinámica de sistemas
1. Comprender los sistemas complejos:
• Las variables
• Las relaciones: dinámicas, realimentaciones, retardos,…
• Causa Efecto Causa Efectos …..
2. Analizar comportamiento dinámico: influencia, sensibilidad, para:
• Tomar decisiones óptimas.
• Resolver problemas
• Prever escenarios futuros
Propósito de la dinámica de sistemas
“Es importante señalar la diferencia existente entre dos clases de modelos, los modelos de predicción pretenden suministrar datos precisos acerca de la situación futura del sistema modelado. Por otra parte, los modelos de gestión pretenden básicamente establecer que "la alternativa x es mejor que la alternativa y"; en estos modelos no existe necesidad de tanta precisión ya que las comparaciones son igualmente útiles. La Dinámica de Sistemas elabora modelos de esta segunda clase.”
Juan Martín en Dinámica de Sistemas. 2003.
Diferencia con los modelos econométricos.
Tipos de sistemas a modelar
1. Modelos técnicos o tecnológicos.
• Control de motor eléctrico.
• Sistema de control de depósitos de líquido.
• Control de temperatura
2. Modelos empresariales.
• Gestión de la producción
• Modelos de mercados
• Estrategia empresarial
3. Modelos medioambientales
• Prey-predator
• Contaminación
• Cambio climático.
4. Modelos sociales.
• Adicciones
• Modelos de organización.
• …
5. Modelos híbridos.
• Modelo de estado/región/mundo
• Modelo de fábrica.
• …
Ejemplo
Ejemplo
Tipos de sistemas a modelar
1. Según el objetivo perseguido:
1. Modelos orientados a comprender el funcionamiento interno del sistema.
2. Modelos orientados a tomar una decisión.
3. Combinación de ambas motivaciones con la generación de escenarios futuros.
2. Según la escala:
1. Modelos de pequeña escala. Control de un motor.
2. Modelos de escala media: factoría, sector económico
3. Modelos de gran escala. Estado/nación, mundo,…World3
Historia de la dinámica de sistemas
• A mediados de los años 1950. Prof. Jay Forrester . GE
• MIT Sloan School of Management.
• Richard Bennett. Primer lenguaje de modelado dinámico llamado SIMPLE (Simulation of Industrial Management Problems with Lots of Equations)
• 1959, Phyllis Fox y A. Pugh. DYNAMO (DYNAmic MOdels)
• 1961. Industrial Dynamics. J. Forrester.
• John Collins, el exalcalde de Boston, fue nombrado profesor visitante de Asuntos Urbanos del MIT.
• Colaboración Collins-Forrester. Urban Dynamics.
• Club de Roma, World Dynamics.World1, World2 y World3
Campos de aplicación de la dinámica de sistemas
• Organización industrial
• Medioambiente.
• Política económica.
• Gestión urbana.
• Gestión del territorio.
• Política sectorial.
• Gestión administrativa.
• Psicología
• Educación
• Ingeniería
• ….
