En el presente trabajo se expone una metodología para modelar mediante un Sistema Multi-Agente (SMA) sistemas biológicos y fisiológicos dinámicos con variables cuantificadas discretas, como el crecimiento y decrecimiento de poblaciones o el modelado epidemiológico de enfermedades. Se muestra un procedimiento para transformar un sistema de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (EDO) (que modela un entorno de forma correcta) en un SMA equivalente mediante un esquema basado en el método de Monte Carlo. Se utiliza un caso práctico fundamentado en un modelo matemático de Leucemia Mieloide Crónica (LMC) para comparar la metodología basada en agentes con el modelado tradicional basado en un sistema de EDO. Se realiza una simulación con cada modelo (SMA y EDO) y se compara los resultados obtenidos con ambas metodologías.
El factor de impacto mide la media del número de citaciones recibidas en un año por trabajos publicados en la publicación durante los dos años anteriores.
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