C_sistemas paralelos-02

Introducción a la complejidad

Posgrados en Ciencias Físicas,Ciencias Biológicas, Ciencia e Ingeniería de la Computación

Inicia 29 de enero, martes y jueves

10:00 - 11:30 hrs, Sala 25-C3


Carlos Gershenson

Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
Centro de Ciencias de la Complejidad

Se aceptan oyentes/ Informes: cgg@unam.mx


Temario:

Unidad 1: Sistemas

1.1.Historia
1.2.Conceptos
     1.2.1.Información
     1.2.2.Emergencia
     1.2.3.Auto-organización
     1.2.4.Robustez
1.3.Implicaciones filosóficas

Unidad 2: Adaptación

2.1. Control y retroalimentación
2.2. Espacios estacionarios y no estacionarios
2.3. Caos vs. complejidad
2.4. Estigmergía

Unidad 3: Ejemplos y Aplicaciones

3.1.Sincronización en luciérnagas, osciladores
3.2. Forraje de hormigas, algoritmo hormiga (ant colony optimization).
3.3. Enjambres, algoritmo enjambre (particle swarm optimization).
3.4. Parvadas, semáforos auto-organizantes.
3.5. Burocracias auto-organizantes.
3.6. Sistemas de transporte público y la inestabilidad de intervalos iguales.
3.7. Dinámica de multitudes.

Unidad 4: Redes

4.1. Introducción a teoría de redes.
4.2. Redes complejas.
4.3. Redes Booleanas aleatorias como modelos de redes genéticas.
4.4. Robustez y resiliencia.
4.5. Modularidad y degeneración.
4.6. Antifragilidad.

Unidad 5: Proyectos finales



Bibliografía

Básica

  • Barabási, A.-L. (2016). Network Science. Cambridge University Press, Cambridge, UK. http://barabasi.com/networksciencebook/
  • Bar-Yam, Y. (1997). Dynamics of Complex Systems. Studies in Nonlinearity. Westview Press, Boulder, CO, USA. http://www.necsi.org/publications/dcs/
  • Gershenson, C. (2007). Design and Control of Self-organizing Systems. CopIt Arxives, Mexico. http://tinyurl.com/DCSOS2007
  • Gershenson, C. (2015). Complejidad, Tecnología y Sociedad. Investigación y Ciencia 460: 48-54.
  • Mitchell, M. (2009). Complexity: A Guided Tour. Oxford University Press, Oxford, UK.

Complementaria

  • Aguilar, W., Santamaría Bonfil, G., Froese, T., and Gershenson, C. (2014). The past, present, and future of artificial life. Frontiers in Robotics and AI, 1(8).
  • Camazine, S., Deneubourg, J.-L., Franks, N. R., Sneyd, J., Theraulaz, G., and Bonabeau, E. (2003). Self-Organization in Biological Systems. Princeton University Press, Princeton, NJ, USA.
  • Fernández, N., Maldonado, C., and Gershenson, C. (2014). Information measures of complexity, emergence, self-organization, homeostasis, and autopoiesis. In Prokopenko, M., editor, Guided Self-Organization: Inception, volume 9 of Emergence, Complexity and Computation, pages 19–51. Springer, Berlin Heidelberg.
  • Gershenson, C., editor (2008). Complexity: 5 Questions. Automatic Press / VIP.
  • Gershenson, C. (2012). Guiding the self-organization of random Boolean networks. Theory in Biosciences, 131(3):181–191.
  • Gershenson, C. (2013). The implications of interactions for science and philosophy. Foundations of Science, 18(4):781–790.
  • Gershenson, C. & Helbing, D. (2015). When slower is faster. Complexity, 21(2):9–15.
  • Strogatz, S. (2003). Sync: The Emerging Science of Spontaneous Order. Hyperion.
  • Taleb, N. N. (2012). Antifragile: Things That Gain From Disorder. Random House.
  • Theraulaz, G. and Bonabeau, E. (1999). A brief history of stimergy. Artificial Life, 5(2):97–116.
  • Wagner, A. (2005). Robustness and Evolvability in Living Systems. Princeton University Press, Princeton, NJ.