Redes de Transporte Aéreo
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Redes de Transporte Aéreo
João Victor Wanderley RamosRafael Barbosa Gonçalves{jvwr, rbg2} @ cin.ufpe.br
Tópicos Avançados em Inteligência Artificial - 2011.2Centro de Informática - UFPE
• Motivação
• Dados utilizados
• A Estrutura de Larga Escala
• Estrutura de Comunidades
• Papel Global das Cidades
• Conclusão
• Referências
Roteiro
• A rede de transporte aéreo tem um grande impacto nas economias locais, nacionais e internacionais
• Responsável pela mobilidade de milhões de pessoas e toneladas de carga todos os dias.
• Indiretamente responsável pela propagação de doenças contagiosas, principalmente as relacionadas com sistema respiratório.
Motivação
Motivação
• Alguns fatores podem resultar em atrasos e cancelamentos de vôos
• Falhas e ineficiências do sistema de transporte aéreo têm grandes custos econômicos
- atrasos nos vôos resultaram em custo para os países europeus de mais 150 bilhões de euros no ano de 1999
Motivação
• O que levou o sistema a esse ponto?
• Por que não podemos conceber um sistema melhor?
• Para responder a estas perguntas, é fundamental caracterizar a estrutura da rede mundial de transporte aéreo e os mecanismos responsáveis pela sua evolução
• Solução não é simples: - Companhias aéreas visam lucros;- Fatores geográficos, políticos e econômicos.
Dados Utilizados
• 3.883 localidades
• Cada localidade possui pelo menos um aeroporto e está conectada a uma outra localidade por um voo direto (sem escalas)
• Base de dados oriunda da OAG:o Mais de 800 linhas aéreas do mundoo Período de 01/11/2000 a 7/11/2000o Apenas voos de passageiros agendados (regulares)
Dados Utilizados
• No período considerado, a rede apresentouo 531.574 voos ou segmentos de vooso 27.051 pares distintos de cidades com conexões sem
escalas
• Alta redundância acrescenta mais confiança e credibilidade à análise.
Dados Utilizados
A Estrutura de Larga Escala
• Propriedade de “Mundo Pequeno”
• Média dos menores caminhos d = 4,4
• 56% dos pares são conectados por 4 vôos ou menos
• d cresce com o número total de cidades (S) em proporção logarítmica (d log S)
• Exemplo:- Cidades mais “afastadas” do mundo: Mount Pleasant
(Ilhas Malvinas) e Wasu (Nova Guiné)
A Estrutura de Larga Escala
• Coeficiente de clusterização (C):- Probabilidade de duas cidades diretamente conectadas
serem ambas diretamente conectadas a uma terceira
• Coeficiente aumenta com o crescimento da rede
• Resultado condizente com a expectativa de mundo pequeno (C = 0,62)
A Estrutura de Larga Escala
• Grau de Distribuição
o Número de outras cidades conectadas por vôos diretos
• Rede sem escala
o A rede possui alguns nós que são muito mais conectados do que os demais
o Distribuição decai semelhante à lei de potência
o Nós com alto grau de conectividade tendem a receber mais conexões
A Estrutura de Larga Escala
A Estrutura de Larga Escala
• Centralidade (Bi)
o Número de caminhos curtos conectando quaisquer duas outras cidades que envolvam a cidade i
•Centralidade normalizada (bi)
o<B> representa a média das centralidades da rede
A Estrutura de Larga Escala
A Estrutura de Larga Escala
• As cidades mais conectadas também são as mais centrais?
A Estrutura de Larga Escala
A Estrutura de Larga Escala
A Estrutura de Larga Escala
• As 25 cidades
mais
conectadas
• As 25 cidades
mais centrais
A Estrutura de Larga Escala
• Anomalias:o Fato incomum em redes complexas como a internet
• O caso do Alasca:o Pouco populosoo Isolado dos EUAo Aeroportos se conectam a outros dentro do próprio estadoo Poucos se conectam aos EUA continental
A Estrutura de Larga Escala
• Modularidadeo A modularidade de uma determinada partição de nós
em grupos é máxima quando os nós que estão densamente conectados entre eles são agrupados e separados dos outros nós na rede.
• Algoritmo Simulated Annealingo Técnica de otimizaçãoo Objetivo de encontrar a partição que maximiza a
modularidade
Estrutura de comunidades
Estrutura de comunidades
• Não pode ser explicada por razões puramente geográficas.o Maioria das cidades na Europa + Rússia Asiáticao Cidades Chinesas + Japonesas + Cidades em outros países do
sudeste Asiáticoo Índia + Península Árabe + Norte da África
Estrutura de comunidades
• Caracterizamos o papel de cada cidade na rede de transporte aéreo com base em seu padrão de conexões intracomunitárias e intercomunitárias.
• Intracomunitárias:
o Hubs e Não-hubs
o Grau de um nó dentro da comunidade• zi score: mede o quanto o nó i é “bem-conectado” com os
outros nós da comunidade.
Papel mundial das cidades
• Intercomunitárias:o Coeficiente de participação do nó i (Pi)
o Pi -> 1• Links uniformemente distribuídos entre todas as
comunidadeso Pi -> 0
• Links concentrados na sua própria comunidade
Papel mundial das cidades
• Papel dos nóso Foram definidos sete diferentes "papéis universais“
• De acordo com seus padrões na intracomunidade e conecção intercomunidades
o Cada um corresponde a uma região de zP diferente
o Grau dentro do módulo:• Hubs: z ≥ 2,5• Não-hubs: z <2,5
Papel mundial das cidades
• Podem ser mais finamente classificados utilizando o Pi• Não-hubs
o Nós ultraperiféricos• Todos os seus links dentro de seu módulo (P ≤ 0,05)
o Nós periféricos• A maioria dos links dentro seu módulo (0,05 <P ≤ 0,62)
o Nós não-hub conectores• Muitos links para outros módulos (0,62 <P ≤ 0,80)
o Nós não-hub sem parentes• Com ligações homogeneamente distribuídas entre todos os módulos (P> 0,80)
• Hubso Hub provincial
• Grande maioria dos links dentro de seu módulo (P ≤ 0,30)
o Hub conector• Muitos links para a maioria dos outros módulos (0,30 <P ≤ 0,75)
o Hub sem parentes• Links distribuídos de forma homogênea entre todos os módulos (P> 0,75).
Papel mundial das cidades
• Para cada cidade na rede mundial de transporte aéreo, foi calculado grau intra-comunidade zi e seu coeficiente de participação Pi.
o 95,4% das cidades são classificadoa como periféricas ou ultra-periféricas.
o O,5% de não-hub conectores.• As cidades que não são hubs em suas respectivas comunidades
raramente têm links para muitas outras comunidades na rede de transporte aéreo.
• Contraste gritante com o que acontece em algumas redes biológicas (conectores não-hub parecem ser relativamente freqüente e desempenham um papel importante)
Papel mundial das cidades
Papel mundial das cidades
• A maioria das cidades são classificadas como nós ultraperiféricos (preto) ou periféricas (vermelho) .
• Número pequeno de nós não-hub desempenham o papel de conectores (verdes).
• Frações aproximadamente iguais de provincial (amarelo) e conector de hubs (marrom).
• A ausência de comunidades se manifesta na maioria dos hubs - rubs sem parentes (cinza)
• Aparecimento de nonhubs sem parentes (azul).
• Muitos hubs sem parentes ou nonhubs sem parentes
• A rede contém essencialmente nenhum hub provincial ou conector.
Papel mundial das cidades
Papel mundial das cidades
• A rede de transporte aéreo em todo o mundo é uma rede pequeno mundo em que:o O número de conexões nonstop a partir de uma
determinada cidade e o número de caminhos mais curtos passando por uma determinada cidade tem distribuições que são livres de escala.
• Os nós com mais conexões nem sempre são as mais centrais na rede
o Estrutura multi-comunidade da redeo A estrutura das comunidades na rede é devido a fatores
tanto geográficos quanto políticos
Conclusão
• A análise da estrurura das cumunidades na rede é de grande importância
o Permite identificar as maneiras mais eficientes para projetar a estrutura da rede• tendo identificado as comunidades, é possível identificar quais os
que estão mal conectadas e as formas de minimizar esse problema
o Cidades conectadas com diferentes comunidades têm um papel desproporcional na dinâmica de processos importantes• Propagação de infecções• Encontrar as comunidades é o primeiro passo para identificar essas
cidades.
Conclusão
?
Obrigado!
Referências
• The worldwide air transportation network: Anomalous centrality, community structure, and cities' global roles - R. Guimera, S. Mossa, A. Turtschi, and L.A.N. Amaral – 2004
• http://www.lx97.com/maps/• http://www.youtube.com/watch?v=US4mKjYeklM&feat
ure=BFa&list=SP3416E39D02A5BFE9&lf=list_related• http://www.youtube.com/watch?v=G1L4GUA8arY&feat
ure=BFa&list=SP3416E39D02A5BFE9&lf=list_related• http://www.youtube.com/watch?NR=1&v=bo1ZtpKqlY
w• The role of the airline transportation network in the
prediction and predictability of global epidemics - Vittoria Colizza, Alain Barrat, Marc Barthélemy and Alessandro Vespignani - 2005