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Description

Este Trabajo Fin de Máster desarrolla una arquitectura de simulación multiagente para representar dinámicas plausibles de participación, interacción, utilidad relacional y permanencia en un clúster empresarial deep tech. El caso de estudio es SECPHO, un ecosistema de innovación originado en torno a la fotónica y orientado actualmente a la conexión entre capacidades tecnológicas, retos industriales y actores diversos. El trabajo aborda dos retos complementarios. El primero consiste en transformar fuentes operativas heterogéneas (socios, eventos, formularios, proyectos, retos, señales de servicio y atributos empresariales) en una base computable capaz de alimentar un simulador. Para ello se realiza una fase de auditoría, depuración, normalización, resolución de entidades y clasificación de niveles de evidencia. El segundo reto consiste en construir un modelo basado en agentes que permita explorar escenarios estratégicos sin interpretar sus salidas como predicciones puntuales. La arquitectura desarrollada integra una capa presintética, generación de datos sintéticos, preparación de entradas para el ABM, agentes miembros, agentes orbitantes, eventos, red relacional, señales de servicio, estados internos y una capa calibrada de flujo de membresía. El simulador compara un escenario baseline con escenarios de intervención para el periodo 2026– 2027, evaluando participación, contactos externos, utilidad acumulada, evolución de red, engagement, valor percibido y el riesgo de baja. La robustez se analiza mediante ejecuciones multisemilla, comparación pareada y pruebas de reproducibilidad. Los resultados indican que las intervenciones con mayor intensidad y mejor encaje temático activan más participación, contactos, red y utilidad acumulada que el escenario baseline, mientras que las intervenciones de bajo encaje también movilizan el sistema, pero con menor eficiencia relativa. El modelo no predice comportamientos individuales ni atribuye causalidad empírica directa, sino que ofrece un entorno trazable y reproducible para razonar sobre mecanismos relacionales, comparar escenarios y observar patrones simulados bajo supuestos explícitos.

Publication Date

2026

City

Madrid

Keywords

Simulación basada en agentes; Sistemas complejos; Datos sintéticos; Robustez multi-semilla; Trazabilidad computacional; Clúster empresarial.

Modelización y simulación multiagente de dinámicas emergentes en clústeres empresariales

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