Ø      Sistema

·         Es multiplataforma, ya que funciona en MacOs, Windows, Linux

·         Los modelos pueden ser guardados como applets y subidos en páginas web

Ø      Lenguaje

·         Estructura simple

·         Totalmente programable

Ø      Ambiente

·         Constructor de la interfase: Button, Slider, Switch, Chooser, Monitor y Text

·         Poder y flexibilidad del sistema Plotting

·         El área Info para describir sus modelos

·         Exportar e importar funciones (exportar datos, grabar y restaurar estados de modelos)

Requerimientos del Sistema

Ø      Windows

·         Windows NT, 98, ME o XP

·         64 MB RAM o superior

·         Versión de JAVA a utilizar 1.4.1 o preferentemente la versión 1.4.2

·         Windows 95 ya no es apoyado por la versión actual de Netlogo, para este sistema operativo se tendría que utilizar Netlogo 1.3

Ø      Mac OS X

·         Versión 10.2.6 o 10.3 o superior

·         256 MB RAM

·         Los usuarios de OS X 10.2 deben instalar Java 1.4.1 primera actualización que esta disponible en la Apple a través de la actualización del software.

·         Para usuarios de OS X 10.3 deben instalar Java con la primera actualización recomendada.

Ø      Mac OS 8 y 9

·         Se debe utilizar la versión Netlogo 1.3

Ø      Otras plataformas

·         Netlogo trabaja donde haya una Máquina Virtual Java disponible e instalada versión 1.4.1 o la siguiente versión 1.4.2.

• Netlogo es un ambiente programable para simular fenómenos naturales y sociales, principalmente de tipo complejo que evolucionan con el tiempo.
• Consta de una documentación extensa y guías didácticas, viene con una librería de modelos que es una colección grande de simulaciones preescritas que pueden usarse y pueden modificarse.
• Las simulaciones hechas en este lenguaje de programación se dirigen a áreas tales como:

-          Ciencias Naturales

-          Biología y Medicina

-          Física y Química

-          Matemática e Informática

-          Economía y Psicología Social

• Permite a los estudiantes o usuarios realizar simulaciones abiertas y jugar con ellas, explorando su conducta bajo varias condiciones.

• Permite la simulación de nuevos modelos propios de diseñadores.

La semana anterior se dicto un curso para el aprendizaje de esta herramienta que por cierto tuvo la acogida necesaria y además es de mucha ayuda para quienes ingresan al mundo de los Sistemas Complejos e Inteligencia Artificial.

Complejidad Organizacional

Características de la Complejidad

Según Campbell, algunos puntos que pueden mencionarse con respecto a la complejidad son:

1. La Complejidad puede ocurrir en sistemas naturales, aquellos diseñados por el hombre e incluso en estructuras sociales.
2. Los sistemas dinámicos complejos pueden ser grandes o pequeños; de hecho en algunos sistemas complejos, los elementos grandes y pequeños viven cooperativamente.
3. La forma física puede ser regular o irregular.
4. Como una regla, entre más grande es el número de partes del sistema, existe mayor probabilidad de ocurrencia de la complejidad.
5. La complejidad puede ocurrir en sistemas disipadores (en contacto con su medio ambiente y que se desgastan al operar) o conservadores de energía (como el movimiento planetario).
6. Los sistemas no son completamente probabilísticos ni completamente determinísticos; exhiben ambas características.
7. Las causas y efectos de los eventos que el sistema experimenta no son proporcionales.
8. Las diferentes partes de sistemas complejos están conectadas y afectan una a otra de una manera sinergética.
9. Existe feedback positivo y negativo.
10. El nivel de complejidad depende de las características del sistema, su medio ambiente, y la naturaleza de las interacciones entre ellos.
11. Los sistemas complejos son abiertos, en el sentido de que intercambian materia, energía e información con su medio ambiente.
12. Los sistemas complejos tienden a generar procesos irreversibles.
13. Los sistemas complejos son dinámicos y no se encuentran en equilibrio.
14. Muchos sistemas complejos no son bien comprendidos y frecuentemente generan cambios que sugieren que las relaciones funcionales que los representan no son diferenciables (de fácil solución).
15. Existen paradojas como eventos rápidos y lentos, formas regulares e irregulares, y cuerpos orgánicos e inorgánicos en cohabitación.

Podremos encontrar estos Sistemas Complejos en la biología, en la economía, física, matemàtica, y en todas las diferentes àreas donde queramos comprender como funciona un sistema con muchos elementos interactuando entre sí.

Uno de los ejemplos usado para la comprensión de estos sistemas son: el tràfico de carros en carreteras, o de datos en redes de ordenadores.

Para la simulación de estos Sistemas Complejos existen muchas herramientas aplicables que serán descritas para uso de quienes esten interesados en construir estos sistemas del mundo real en un mundo simulado .