NAGIOS: RODERIC FUNCIONANDO

Modelling complex dynamics and distributed generation of knowledge with bacterial-based algorithms

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Modelling complex dynamics and distributed generation of knowledge with bacterial-based algorithms

dc.contributor.author	Hernandez-Carrion, J.R.
dc.contributor.author	Gonzalez-Rodriguez, D.
dc.date.accessioned	2019-01-28T08:26:39Z
dc.date.available	2019-01-28T08:26:39Z
dc.date.issued	2014	es_ES
dc.identifier.citation	Hernandez-Carrion J.R., & Gonzalez-Rodriguez, Diego. (2014). Modelling Complex Dynamics and Distributed Generation of Knowledge with Bacterial-Based Algorithms. In Dyduch, W. & Pankowska, M. (eds.) (2014). Economics and Bussiness Communication Challenges. International Week, 138–148. ISBN: 978-83-7875-220-2	es_ES
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10550/68735
dc.description.abstract	This study aimed to test that connected and heterogeneous societies with peer-to-peer (P2P) exchanges are more resilient than centralized and homogeneous ones. In agent-based modeling, agents with bounded rationality interact in a common environment guided by local rules, leading to Complex Adaptive Systems that are named 'artificial societies'. These simplified models of human societies grow from the bottom up in computational environments and can be used as a laboratory to test some hypotheses. We have demonstrated that in a model based on free interactions among autonomous agents, optimal results emerge by incrementing diversity and decentralization of communication structures, as much as in real societies Internet is leading to the emergence of improvements in collective intelligence. In order to achieve a real “Knowledge Society”, what we have named a “P2P Society”, it is necessary to increase decentralization and heterogeneity through information policies, distributed communication networks, open e-learning approaches and initiatives like public domain licenses, free software and open data.	en_US
dc.description.abstract	Este estudio tuvo como objetivo demostrar que las sociedades conectadas y heterogéneas con intercambios entre pares (P2P) son más resilientes que las centralizadas y homogéneas. En el modelado basado en agentes, se modelizan agentes con racionalidad limitada que interactúan en un entorno común guiado por reglas locales, lo que lleva a Sistemas Adaptativos Complejos (CAS) que se denominan 'sociedades artificiales'. Estos modelos simplificados de sociedades humanas crecen de abajo hacia arriba en entornos computacionales y pueden utilizarse como un laboratorio para probar algunas hipótesis. Hemos demostrado que en un modelo basado en interacciones libres entre agentes autónomos, los resultados óptimos emergen al incrementar diversidad y descentralización de las estructuras de comunicación, tanto como en las sociedades reales, Internet está conduciendo a la aparición de mejoras en la inteligencia colectiva. Para lograr una verdadera "Sociedad del conocimiento", lo que hemos denominado una "Sociedad P2P", es necesario aumentar la descentralización y la heterogeneidad a través de políticas de información, redes de comunicación distribuidas, enfoques abiertos de aprendizaje electrónico e iniciativas como licencias de dominio público, software gratuito y datos abiertos.	es_ES
dc.language.iso	en	es_ES
dc.publisher	Publishing House of the University of Economics in Katowice	es_ES
dc.subject	Complexity	es_ES
dc.subject	Collective Intelligence	es_ES
dc.subject	Bacterial-based Algorithms	es_ES
dc.subject	P2P Society	es_ES
dc.subject	Complex Adaptive Systems	es_ES
dc.subject	CAS	es_ES
dc.title	Modelling complex dynamics and distributed generation of knowledge with bacterial-based algorithms	es_ES
dc.type	book part	es_ES
dc.subject.unesco	530903	es_ES
dc.subject.unesco	531107	es_ES
dc.identifier.doi	10.5281/zenodo.2547873	es_ES
dc.identifier.idgrec	063170	es_ES