La microsimulación es el uso de herramientas analíticas computarizadas para realizar análisis de actividades como el tráfico de una carretera que fluye a través de una intersección, transacciones financieras o patógenos que propagan enfermedades a través de una población en el nivel de granularidad de los individuos. Los sinónimos incluyen simulación microanalítica [1] y simulación microscópica [2] La microsimulación, con su énfasis en estructuras estocásticas o basadas en reglas, no debe confundirse con la técnica complementaria similar de simulación de múltiples agentes , que se centra más en el comportamiento de los individuos. [3]
Por ejemplo, se podría utilizar un modelo de microsimulación de tráfico para evaluar la eficacia de alargar un carril de giro en una intersección y así ayudar a decidir si vale la pena gastar dinero en alargar realmente el carril.
La microsimulación se puede distinguir de otros tipos de modelado informático al observar la interacción de unidades individuales , como personas o vehículos . Cada unidad se trata como una entidad autónoma y se permite que la interacción de las unidades varíe según parámetros estocásticos (aleatorios). Estos parámetros tienen como objetivo representar las preferencias y tendencias individuales. Por ejemplo, en un modelo de tráfico, algunos conductores son cautelosos y esperan a que haya un espacio grande antes de girar, mientras que otros son agresivos y aceptan espacios pequeños. De manera similar, en un modelo de salud pública, los individuos podrían variar en su resistencia a un virus, así como en los hábitos personales que contribuyen a la propagación del virus (por ejemplo, con qué frecuencia/profundidad se lavan las manos).
La Asociación Internacional de Microsimulación [4] define la microsimulación como una técnica de modelado que opera a nivel de unidades individuales, como personas, hogares, vehículos o empresas. Dentro del modelo, cada unidad está representada por un registro que contiene un identificador único y un conjunto de atributos asociados, por ejemplo, una lista de personas con edad, sexo, estado civil y laboral conocidos; o una lista de vehículos con orígenes, destinos y características operativas conocidos. Luego se aplica un conjunto de reglas (probabilidades de transición) a estas unidades, lo que conduce a cambios simulados en el estado y el comportamiento. Estas reglas pueden ser deterministas (probabilidad = 1), como cambios en la obligación tributaria resultantes de cambios en las regulaciones fiscales, o estocásticas (probabilidad <=1), como la posibilidad de morir, casarse, dar a luz o mudarse dentro de un período de tiempo determinado. En cualquier caso, el resultado es una estimación de los resultados de la aplicación de estas reglas, posiblemente a lo largo de muchos pasos de tiempo, incluido tanto el cambio agregado general total como (lo que es importante) la forma en que este cambio se distribuye en la población o la ubicación que se está modelando.
En la investigación de econometría aplicada , la microsimulación se utiliza para simular el comportamiento de los individuos a lo largo del tiempo. La microsimulación puede ser dinámica o estática. Si es dinámica, el comportamiento de las personas cambia con el tiempo, mientras que en el caso estático se supone un comportamiento constante.
Existen varios modelos de microsimulación para impuestos, pensiones y otros tipos de actividad económica y financiera. Estos modelos suelen ser implementados por agencias gubernamentales o académicos . Un ejemplo es Pensim2 (un modelo de pensiones de microsimulación dinámica ) que simula dinámicamente los ingresos por pensiones para los próximos 50 años en el Reino Unido . EUROMOD es un modelo de microsimulación estático para 27 estados de la Unión Europea , mientras que SOUTHMOD adopta el mismo marco para varios países del Sur Global. Los modelos de microsimulación de América del Norte incluyen el modelo de microsimulación dinámica longitudinal CORSIM y los modelos derivados DYNACAN (Canadá, finalizado el 1 de junio de 2009) y POLISIM (Estados Unidos). El Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos utiliza el modelo de ingresos por transferencia (TRIM) de microsimulación estática para comprender los impactos potenciales de los cambios en los programas de impuestos, transferencias y salud. [5] Un ejemplo relacionado que proporciona una microsimulación espacialmente detallada del desarrollo urbano es PECAS.
Los modelos de microsimulación econométrica se pueden clasificar en dos tipos:
Uno de los ejemplos más claros de esta distinción es el tratamiento del matrimonio en los dos tipos de modelos. Mientras que los modelos abiertos pueden simplemente generar un cónyuge apropiado para el individuo clave, los modelos cerrados deben, en cambio, determinar qué personas dentro de su población tienen probabilidades de casarse y luego emparejarlas.
La microsimulación también se utiliza en el modelado del tráfico y se caracteriza por paquetes de software como TransModeler , PTV VISSIM , TSIS-CORSIM , Cube Dynasim, LISA+, Quadstone Paramics , SiAS Paramics, Simtraffic, Aimsun y MATSim . El software de modelado analítico como LINSIG , TRANSYT, TRANSYT-7F o SIDRA INTERSECTION representa una clase diferente de modelos basados en algoritmos matemáticos que representan combinaciones de elementos del modelo de tráfico.
Los modelos de microsimulación de tráfico simulan el comportamiento de vehículos individuales dentro de una red de carreteras predefinida y se utilizan para predecir el impacto probable de los cambios en los patrones de tráfico resultantes de cambios en el flujo de tráfico o de cambios en el entorno físico.
La microsimulación tiene su mayor fortaleza en el modelado de redes viales congestionadas debido a su capacidad para simular condiciones de colas. Los modelos de microsimulación seguirán proporcionando resultados en altos grados de saturación, hasta el punto de bloqueo absoluto. Esta capacidad hace que este tipo de modelos sean muy útiles para analizar las operaciones de tráfico en áreas urbanas y centros de ciudades, incluidos intercambiadores , rotondas , intersecciones semaforizadas y no semaforizadas , corredores coordinados con semáforos y redes de área. [6] La microsimulación también refleja incluso cambios relativamente pequeños en el entorno físico, como el estrechamiento de carriles o la reubicación de líneas de detención en intersecciones.
En los últimos años, el modelado de microsimulación ha ganado atención por su capacidad de representar visualmente el comportamiento previsto del tráfico mediante animación 3D , lo que permite a los profanos, como los políticos y el público en general, apreciar plenamente los impactos de un plan propuesto. Se están logrando más avances en esta área con la fusión de datos de modelos de microsimulación con animación 3D de calidad cinematográfica y con realidad virtual por parte de empresas como FORUM8 en Japón.
La microsimulación basada en peatones o agentes ha crecido en uso y aceptación dentro de la industria en los últimos años; estos sistemas se centran en la simulación de personas individuales que se mueven a través de un área de espacio con respecto a medidas analíticas como la utilización del espacio, el nivel de servicio, la densidad, el empaquetamiento y la frustración.
Muchos paquetes de software de microsimulación de tráfico actuales combinan componentes de tráfico y peatones para crear sistemas más completos, mientras que muchas herramientas de simulación de multitudes de transición continúan perfeccionándose para su uso en el diseño de espacios urbanos a gran escala.
En ciencias de la salud, la microsimulación permite generar historias de vida individuales. La técnica se utiliza cuando el modelado de proporciones de tipo "stock-and-flow" (macrosimulación) de la población no puede describir suficientemente el sistema de interés. Este tipo de modelado no implica necesariamente la interacción entre individuos (como se describió anteriormente) y, en ese caso, puede generar individuos de forma independiente entre sí y puede funcionar fácilmente con tiempo continuo en lugar de pasos de tiempo discretos.
En el programa CISNET del Instituto Nacional del Cáncer de Estados Unidos (http://cisnet.cancer.gov/) se han reunido varios ejemplos de modelos de microsimulación en ciencias de la salud. En Canadá, el Modelo de Salud de la Población (POHEM) es una plataforma común que examina múltiples enfermedades crónicas, entre ellas la diabetes, las enfermedades cardiovasculares y la artritis. [7]
Los enfoques económicos y de salud para la microsimulación permiten comprender los impactos de los cambios en las condiciones ambientales, económicas o de políticas en una población dada de individuos. Sin embargo, los impactos de muchos cambios dependen del contexto, lo que significa que la misma alteración (por ejemplo, en las bandas de impuestos sobre la renta) puede tener efectos deseables en algunas regiones, pero efectos indeseables en otras. Esta comprensión se encuentra en la raíz de los enfoques espaciales para la microsimulación. El término microsimulación espacial se refiere a un conjunto de técnicas que permiten aproximarse a las características de los individuos que viven en un área particular, basándose en un conjunto de variables de restricción que se conocen sobre el área. Al igual que con la microsimulación econométrica, la microsimulación espacial puede ser dinámica o estática, y puede incluir unidades interactivas o pasivas. [8]
Guy Orcutt es citado ampliamente como el creador de la microsimulación espacial. La microsimulación espacial tiene altos requerimientos computacionales y de datos y un cierto grado de programación de computadoras es un prerrequisito para configurar los modelos. Por estas razones, la técnica no se usa ampliamente. Sin embargo, una serie de factores han llevado al rápido crecimiento en la cantidad de publicaciones sobre microsimulación espacial dentro de la geografía académica y disciplinas relacionadas. Estos incluyen:
Existen lenguajes de programación de propósito general, además de programas para temas específicos (ver Simulación de tráfico). Algunos ejemplos son JAS-mine, [9] LIAM2, [10] MODGEN, [11] y OpenM++. [12]