Centralidad de intermediación flexible sobre redes de transporte urbanas

El diseño de sistemas urbanos sostenibles es un objetivo de la mayoría de las grandes ciudades. El crecimiento demográfico y los nuevos modelos de consumo han afectado al modo en que nos relacionamos con los ecosistemas urbanos. En este contexto, se han propuesto diferentes medidas que reduzcan los...

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Detalles Bibliográficos
Autor: González Soto, Martín
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2021
País:España
Institución:Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
Repositorio:O2, repositorio institucional de la UOC
OAI Identifier:oai:openaccess.uoc.edu:10609/132731
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10609/132731
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:redes complejas
sistemas urbanos
sistemas complejos
xarxes complexes
sistemes urbans
sistemes complexos
complex networks
urban systems
complex systems
Computer algorithms -- TFM
Algorismes computacionals -- TFM
Algoritmos computacionales -- TFM
Descripción
Sumario:El diseño de sistemas urbanos sostenibles es un objetivo de la mayoría de las grandes ciudades. El crecimiento demográfico y los nuevos modelos de consumo han afectado al modo en que nos relacionamos con los ecosistemas urbanos. En este contexto, se han propuesto diferentes medidas que reduzcan los efectos derivados del tráfico de vehículos tanto a nivel económico como sanitario provocadas por la polución. Ante esta necesidad y la complejidad existente en este tipo de sistemas, surge la ciencia de las ciudades como una disciplina cuyo objetivo es entender la estructura y comportamiento de los sistemas urbanos. En este Trabajo de Fin de Máster se busca desarrollar un algoritmo que logre establecer qué puntos dentro de una ciudad presentan un mayor riesgo de congestión a partir de asunciones que permitan modelar de manera más realista el comportamiento de los usuarios de las redes de transporte. Para ello se ha modificado la definición y cálculo de la centralidad de intermediación con el objetivo de que este considere rutas subóptimas próximas a la mínima como rutas aceptables. Finalmente, se ha estudiado cómo esta nueva medida de centralidad se comporta aplicada sobre redes de transporte reales.