En los 70’s, John H. Conway, matemático británico, propuso uno de los autómatas celulares más estudiados, LIFE o también conocido como el Juego de la Vida. Este modelo fue popularizado por primera vez por Martin Gardner en su columna de juegos matemáticos de la revista Scientific American. El modelo se desarrolla en una retícula donde se ejecutan un conjunto de reglas muy simples que consisten en actualizar el estado de cada una de las celdas a partir de la información de las celdas vecinas. Estas reglas de carácter local generan una gran diversidad de comportamientos de manera global, en otras palabras, reglas simples generan un comportamiento complejo. En esta actividad estudiaremos algunos de los patrones y dinámicas que generan.

El economista Thomas Schelling, premio nobel de Economía en 2005 por sus aportaciones en el entendimiento de la cooperación y el conflicto, propuso un modelo para estudiar la segregación de grupos a través las decisiones individuales fomentadas por la preferencia de vivir con personas del mismo grupo. En sus resultados mostró que dos grupos de personas pueden cambiar el entorno a un patrón altamente segregado sin una organización preestablecida. Su trabajo es relevante en el contexto de la modelación basada en agentes ya que las personas ejecutan reglas locales simples de interacción, tratan de satisfacer las restricciones que imponen en el entorno, y de manera autoorganizada surgen patrones globales de segregación. En esta actividad se explorará diversos comportamientos del sistema con la estrategia de variación de parámetros.

El problema trata de la estimación del número de asistentes a un bar realizado por un grupo de personas (agentes), los cuales, tiene que decidir si asisten o no a dicho bar, el lugar es disfrutable si no se encuentra saturado de personas. La parte central es la toma de decisión de cada agente utilizando el razonamiento inductivo en un entorno cambiante. El agente tiene una memoria y un cierto número de estrategias para tomar su decisión, además, no hay comunicación entre agentes, bajo este esquema ¿los agentes podrán llegar a predecir la cantidad de asistencia al bar? ¿qué dinámica podrá generarse a lo largo del tiempo?

Supóngase que hay un grupo de 500 personas, cada una comenzando con $100. En cada iteración, cada persona entrega un dólar a otra persona elegida al azar. La cantidad total de dinero en el sistema permanece fija, por lo que nadie puede tener menos de $0. Si alguien se queda sin dinero, no podrá dar más hasta que reciba algún dólar de vuelta. La pregunta clave es: ¿existe una distribución estable del dinero tras muchas iteraciones? ¿Se concentrará toda la riqueza en unas pocas personas o se distribuirá de manera equitativa entre todos? Los resultados muestran que se sigue una distribución exponencial, lo que indica una desigualdad muy marcada.

El modelo original de Sugarscape fue propuesto por J. Epstein y R. Axtell en el capítulo 2 de su libro Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up, publicado en 1996. Este modelo simula la desigualdad económica mediante la interacción de agentes en un entorno con recursos limitados. Cada "patch" o casilla representa una cantidad variable de azúcar, que actúa como metáfora de la riqueza. Los agentes pueden consumir o almacenar este recurso, teniendo características individuales como una cantidad inicial de azúcar, una capacidad de consumo (metabolismo) y un rango de visión. Una característica clave del modelo es la distribución desigual de la riqueza: una minoría acumula más azúcar que el promedio, mientras que la mayoría de los agentes mantienen niveles cercanos a los iniciales.