Repast (Recursive Porous Agent Simulation Toolkit) es una plataforma de simulación.
Orientada a modelar y analizar sistemas complejos.
A través de agentes.
Utilizada en la investigación científica y en la industria.
Explorar dinámicas de sistemas.
Economía, ecología, ciencias sociales, biología, transporte y más.
Desarrollar modelos basados en agentes.
ABM, por sus siglas en inglés.
En lenguajes de programación Java, Python y Groovy.
Características Principales de Repast
Multilenguaje
Soporte para programación en Java, Groovy y Python.
Adaptándose a necesidades de diferentes usuarios.
Modelado Avanzado
Incluye capacidades para simulaciones espaciales.
Temporales y basadas en redes.
Interfaz Visual
Herramientas gráficas que facilitan la construcción.
Ejecución y visualización de modelos.
Soporte para Simulaciones Complejas
Capacidad para manejar agentes complejos.
Simulaciones a gran escala.
Extensibilidad
Integración con herramientas externas.
Análisis estadístico y visualización avanzada.
Plataforma Multiplataforma
Compatible con sistemas operativos.
Windows, macOS y Linux.
Componentes de Repast
Repast Simphony
La versión más moderna y completa.
Soporte para programación en múltiples lenguajes.
Interfaz gráfica avanzada.
Repast HPC
Diseñada para simulaciones a gran escala.
En sistemas de computación de alto rendimiento.
Repast for Java
Versión clásica orientada a usuarios.
Trabajan exclusivamente con Java.
Repast for Python Scripting
Versión optimizada para usuarios.
Prefieren un enfoque de scripting ligero.
Ventajas de Repast
Flexibilidad
Admite simulaciones de variedad de dominios.
Sistemas biológicos hasta redes sociales.
Escalabilidad
Las versiones como Repast HPC.
Permiten ejecutar simulaciones masivas.
Infraestructuras de alto rendimiento.
Comunidad Activa
Base sólida de usuarios que comparten recursos.
Documentación y casos de uso.
Integración con Herramientas Externas
Compatible con bibliotecas y herramientas de análisis.
R y Python facilita la post-simulación.
Interfaz Modular
Construir simulaciones personalizadas.
Componentes predefinidos.
Creados por el usuario.
Aplicaciones de Repast
Ciencias Sociales
Modelar comportamientos grupales.
Difusión de innovaciones.
Dinámica de redes sociales, etc.
Biología y Ecología
Estudiar ecosistemas, interacción de especies.
Patrones evolutivos.
Economía
Simular mercados financieros.
Distribución de recursos.
Comportamiento de consumidores.
Transporte
Modelar flujos de tráfico.
Sistemas de transporte público y logística.
Salud Pública
Explorar la propagación de enfermedades.
Evaluar estrategias de contención.
Ejemplo de Modelo en Repast
Un modelo simple para simular el comportamiento.
Agentes en un entorno bidimensional con Java:
import repast.simphony.engine.schedule.ScheduledMethod;
import repast.simphony.space.grid.Grid;
import repast.simphony.space.grid.GridPoint;
public class SimpleAgent {
private Grid<Object> grid;
public SimpleAgent(Grid<Object> grid) {
this.grid = grid;
}
@ScheduledMethod(start = 1, interval = 1)
public void step() {
GridPoint pt = grid.getLocation(this);
int newX = pt.getX() + (int)(Math.random() * 3) – 1;
int newY = pt.getY() + (int)(Math.random() * 3) – 1;
grid.moveTo(this, newX, newY);
}
}
Define un agente que se mueve aleatoriamente.
En una cuadrícula bidimensional.
Usa métodos programados.
@ScheduledMethod para definir acciones repetitivas.
Limitaciones de Repast
Curva de Aprendizaje
Compleja en modelos avanzados.
Requisitos Computacionales
Modelos grandes o detallados.
Requerir equipos de alto rendimiento.
Documentación Fragmentada
La documentación puede ser inconsistente.
Alternativas a Repast
NetLogo
Para enseñanza y modelos pequeños.
MASON
Usuarios avanzados mayor control.
Sobre la simulación.
AnyLogic
Simulaciones de agentes, eventos discretos.
Dinámicas de sistemas.
GAMA
Simulaciones espaciales complejas.
Interfaz gráfica avanzada.
Repast es una herramienta basada en agentes.
Para investigadores y desarrolladores.
Explorar sistemas complejos.
Simulaciones a gran escala.
Integración con otras herramientas.
Su uso puede requerir una curva de aprendizaje significativa.
Con la programación en Java u otros lenguajes.
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