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 multiagente , 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 efectividad de alargar un carril de giro en una intersección y así ayudar a decidir si vale la pena gastar dinero en alargar el carril.
La microsimulación se puede distinguir de otros tipos de modelado por computadora 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 dependiendo de parámetros estocásticos (aleatorios). Estos parámetros pretenden representar preferencias y tendencias individuales. Por ejemplo, en un modelo de tráfico algunos conductores son cautelosos y esperan un gran espacio antes de girar, mientras que otros son agresivos y aceptan pequeños espacios. 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 o minuciosamente 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 empleo 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 de estado y comportamiento. Estas reglas pueden ser deterministas (probabilidad = 1), como cambios en la obligación tributaria resultantes de cambios en las regulaciones tributarias, o estocásticas (probabilidad <=1), como la probabilidad 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 períodos de tiempo, incluido tanto el cambio agregado total como (lo que es más importante) la forma en que se distribuye este cambio en la población o 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 dinámico 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 durante los próximos 50 años en el Reino Unido . EUROMOD es un modelo de microsimulación estática para 27 estados de la Unión Europea , mientras que SOUTHMOD adopta el mismo marco para varios países del Sur Global. Los modelos de microsimulación norteamericanos incluyen la microsimulación dinámica longitudinal CORSIM y los modelos hijos DYNACAN (Canadá, finalizado el 1 de junio de 2009) y POLISIM (Estados Unidos). El Departamento de Salud y Servicios Humanos de EE. UU. utiliza el modelo de microsimulación estática de ingresos por transferencias (TRIM) para comprender los impactos potenciales de los cambios en los impuestos, las transferencias y los programas de salud. [5] Un ejemplo relacionado que proporciona una microsmulación espacialmente detallada del desarrollo urbano es PECAS.
Los modelos econométricos de microsimulación se pueden clasificar en dos tipos:
Uno de los ejemplos más claros de esta distinción es el tratamiento del matrimonio dentro de 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 de 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 de carreteras congestionadas debido a su capacidad para simular condiciones de colas. Los modelos de microsimulación seguirán proporcionando resultados con altos grados de saturación, hasta el punto de un 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 cruces , rotondas , intersecciones señalizadas y no señalizadas , corredores coordinados con señales 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 parada en los cruces.
En los últimos años, el modelado de microsimulación ha ganado atención por su capacidad de representar visualmente el comportamiento del tráfico previsto a través de animación 3D , lo que permite a personas como los políticos y el público en general apreciar plenamente los impactos de un esquema 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 aumentado 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 del espacio con respecto a medidas analíticas como la utilización del espacio, el nivel de servicio, la densidad, el embalaje 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 genera historias de vida individuales. La técnica se utiliza cuando el modelado de proporciones (macrosimulación) de la población del tipo "stock y flujo" no puede describir suficientemente el sistema de interés. Este tipo de modelado no implica necesariamente interacción entre individuos (como se describe anteriormente) y en ese caso puede generar individuos independientemente unos de otros, y puede trabajar fácilmente con tiempo continuo en lugar de pasos de tiempo discretos.
En el programa CISNET del Instituto Nacional del Cáncer de EE. UU. (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, incluidas la diabetes, las enfermedades cardiovasculares y la artritis. [7]
Los enfoques económicos y de salud de la microsimulación brindan información sobre los impactos de los cambios en las condiciones ambientales, económicas o políticas en una población determinada de individuos. Sin embargo, los impactos de muchos cambios dependen del contexto, lo que significa que la misma alteración (por ejemplo, en las bandas del impuesto sobre la renta) puede tener efectos deseables en algunas regiones, pero efectos indeseables en otras. Esta comprensión está en la raíz de los enfoques espaciales de la microsimulación. El término microsimulación espacial se refiere a un conjunto de técnicas que permiten aproximar las características de los individuos que viven en un área particular, en base a un conjunto de variables restrictivas 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 ampliamente citado como el creador de la microsimulación espacial. La microsimulación espacial tiene altos requisitos computacionales y de datos y cierto grado de programación informática es un requisito previo para configurar modelos. Por estas razones, la técnica no se utiliza mucho. Sin embargo, una serie de factores han llevado a un rápido crecimiento en el número de publicaciones sobre microsimulación espacial dentro de la geografía académica y disciplinas relacionadas. Éstas incluyen:
Existen lenguajes de programación de propósito general, además de programas temáticos específicos (consulte Simulación de tráfico). Los ejemplos incluyen JAS-mine, [9] LIAM2, [10] MODGEN, [11] y OpenM++. [12]