Para enfrentar el problema de coordinación y adaptabilidad en la gestión de la cadena de suministro (SCM por sus siglas en inglés) se utilizan básicamente dos estrategias. Primera la integración de las organizaciones y segunda la coordinación de los flujos de material, de información y de dinero [25]. La falta de coordinación en la cadena de suministro se produce cuando los diferentes agentes toman decisiones basándose en información incompleta. Incluso si los integrantes de la cadena de suministro poseen toda la información, se ven en la tarea de cumplir sus objetivos individuales. Lo cual puede no ser la opción más adecuada para un sistema completo. Una alternativa es centralizar la toma de decisiones, no obstante la centralización de las decisiones es en extremo difícil, además el medio ambiente real es dinámico y cambiante [9]. El paradigma de la logística autónoma aborda los temas relacionados con la adaptabilidad y la coordinación mediante la aplicación de un control local, en lugar de centralizar la toma de decisiones. Para tal fin los agentes que intervienen en los procesos logísticos se responsabilidad de cumplir sus objetivos logísticos [24]. Los costos logísticos juegan un importante papel en la productividad, se presentan diversos estudios que enfrentan el problema de analizarlos. Así aplicando técnicas de modelado que permiten entender un sistema complejo como lo es la interacción entre los diversos agentes de la cadena de suministro [16, 31, 32, 30, 3]. Partiendo de lo anterior el modelado basado en agentes y la simulación, como herramientas que se prestan naturalmente para el desarrollo de simulaciones complejas, en particular modelos de redes descentralizadas como lo es la cadena de suministro adaptativa [11, 20]. El modelado de agentes es un nuevo enfoque para modelas sistemas donde interactúan agentes autónomos. El modelado basado en agentes tiene un amplio ámbito para apoyar la toma de decisiones. Los avances en este campo han permitido tener un gran número de desarrollos en muchos ámbitos. Las aplicaciones van desde: el mercado de valores, la cadena de suministro, hasta el modelado de epidemias entre otras. Por lo cual el modelado de agentes constituye un enfoque adecuado para el modelado de sistemas relacionados con la cadena de suministro, o a la cadena de suministro en si [13, 17, 6, 1]. El modelado basado en agentes ha demostrado su utilidad en varios dominios, ha sido usado principalmente en modelos de simulación de sistemas complejos como lo son los modelos bioinspirados y el diseño de sistemas auto-organizados [12, 20]. Una solución basada en agentes es apropiada cuando el ambiente está abierto, cuando es altamente dinámico, incierto y/o complejo. La aplicabilidad de control centralizado de redes de suministro están limitada por la complejidad, la dinámica, y la distribución de procesos logísticos [29, 24]. Schuldt 2010 cita a MÄuller (1997, p. 218) el cual propone tres criterios mínimos para aplicar la metodología de agentes: - La aplicación diseñada debe de presentar una distribución natural. - Debe de existir interacción flexible. - La interacción debe de estar integrada en un ambiente flexible. Los dominios de la logística satisfacen estos criterios. Además los agentes pueden pertenecer a diferente compañías, diferentes tipos de agentes pueden coexistir en una red, no obstante a pesar de sus diferencias deben ser capases de colaborar entre si y de adaptarse a condiciones cambiantes en el ambiente en el cual se desenvuelven [24].