16.1: Modelos de Red Dinámica
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Hay varias clases diferentes de modelos de red dinámica. En este capítulo, discutiremos los tres siguientes, en este orden particular:
- Modelos para “dinámicas en redes” Estos modelos son la extensión más natural de los modelos de sistemas dinámicos tradicionales. Consideran cómo los estados de los componentes, o nodos, cambian con el tiempo a través de sus interacciones con otros nodos que están conectados a ellos. Las conexiones están representadas por enlaces de una red, donde la topología de red es fija a lo largo del tiempo. Los autómatas celulares, las redes booleanas y las redes neuronales artificiales (sin aprendizaje) pertenecen a esta clase.
- Modelos para “dinámica de redes” Estos son los modelos que consideran cambios dinámicos de la propia topología de red a lo largo del tiempo, para diversos fines: comprender mecanismos que aportan topologías de red particulares, evaluar la robustez y vulnerabilidad de las redes, diseñar procedimientos para mejorar ciertas propiedades de las redes, etc. La dinámica de las redes es un tema particularmente candente en la ciencia de redes hoy en día (a partir de 2015) debido a la creciente disponibilidad de datos temporales de la red [65].
- Modelos para “redes adaptativas” Debo admitir que no soy 100% objetivo cuando se trata de esta clase de modelos, porque soy uno de los investigadores que la han estado promocionando activamente [66]. De todos modos, los modelos de red adaptativa son modelos que describen la coevolución de la dinámica sobre y de las redes, donde los estados de los nodos y las topologías de red cambian dinámicamente de manera adaptativa entre sí. Los modelos de red adaptativa intentan unificar diferentes modelos de red dinámica para proporcionar un marco de modelado generalizado para sistemas complejos, ya que muchos sistemas del mundo real muestran tales comportamientos de red adaptativos [67].