Análisis del tráfico aéreo mediante grafos
La planificación de vuelos es crucial para las aerolíneas, ya que afecta directamente su oferta y, por lo tanto, la demanda de pasajeros, lo que influye en sus ganancias. Además, la representación efectiva de las rutas y el flujo de pasajeros es esencial para tomar decisiones informadas en una aerol...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad del Rosario
- Repositorio:
- Repositorio EdocUR - U. Rosario
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.urosario.edu.co:10336/42291
- Acceso en línea:
- https://doi.org/10.48713/10336_42291
https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/42291
- Palabra clave:
- Grafo
Aprendizaje automático
Aprendizaje automático de grafos
Error absoluto medio
Mínimos cuadrados ordinarios
Error cuadrático medio
Graph
Machine Learning
Graph Machine Learning
Mean Absolute Error
Ordinary Least Squares
Mean Square Error
- Rights
- License
- Attribution-ShareAlike 4.0 International
| id |
EDOCUR2_ebdbe0436366beaa8bb8faaae33adb17 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repository.urosario.edu.co:10336/42291 |
| network_acronym_str |
EDOCUR2 |
| network_name_str |
Repositorio EdocUR - U. Rosario |
| repository_id_str |
|
| dc.title.none.fl_str_mv |
Análisis del tráfico aéreo mediante grafos |
| dc.title.TranslatedTitle.none.fl_str_mv |
Analysis of air traffic using graphs |
| title |
Análisis del tráfico aéreo mediante grafos |
| spellingShingle |
Análisis del tráfico aéreo mediante grafos Grafo Aprendizaje automático Aprendizaje automático de grafos Error absoluto medio Mínimos cuadrados ordinarios Error cuadrático medio Graph Machine Learning Graph Machine Learning Mean Absolute Error Ordinary Least Squares Mean Square Error |
| title_short |
Análisis del tráfico aéreo mediante grafos |
| title_full |
Análisis del tráfico aéreo mediante grafos |
| title_fullStr |
Análisis del tráfico aéreo mediante grafos |
| title_full_unstemmed |
Análisis del tráfico aéreo mediante grafos |
| title_sort |
Análisis del tráfico aéreo mediante grafos |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Romero Ramírez, Juan Felipe |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Grafo Aprendizaje automático Aprendizaje automático de grafos Error absoluto medio Mínimos cuadrados ordinarios Error cuadrático medio |
| topic |
Grafo Aprendizaje automático Aprendizaje automático de grafos Error absoluto medio Mínimos cuadrados ordinarios Error cuadrático medio Graph Machine Learning Graph Machine Learning Mean Absolute Error Ordinary Least Squares Mean Square Error |
| dc.subject.keyword.none.fl_str_mv |
Graph Machine Learning Graph Machine Learning Mean Absolute Error Ordinary Least Squares Mean Square Error |
| description |
La planificación de vuelos es crucial para las aerolíneas, ya que afecta directamente su oferta y, por lo tanto, la demanda de pasajeros, lo que influye en sus ganancias. Además, la representación efectiva de las rutas y el flujo de pasajeros es esencial para tomar decisiones informadas en una aerolínea. Este estudio utiliza herramientas de análisis de redes, como grafos, para examinar el tráfico aéreo y representar la información de manera clara. Es importante destacar que la planificación de la demanda también involucra aspectos relacionados con la fijación de precios, especialmente en el contexto de las aerolíneas que operan en un entorno de que se considera oligopolista. Este enfoque en la planificación de la demanda y la estrategia de precios es esencial para optimizar el desempeño de las aerolíneas en mercados con limitada competencia. El objetivo principal de este trabajo es utilizar grafos para visualizar y analizar la demanda de pasajeros entre ciudades, utilizando la información de la Aerocivil. Estas visualizaciones y análisis ayudarán a las aerolíneas a tomar decisiones más efectivas en la planificación de sus rutas y la gestión de la demanda. Este enfoque tiene un alto valor estratégico y puede contribuir significativamente a la eficiencia y rentabilidad de las aerolíneas en dicho contexto. |
| publishDate |
2023 |
| dc.date.created.none.fl_str_mv |
2023-12-13 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-02-26T19:51:31Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-02-26T19:51:31Z |
| dc.type.none.fl_str_mv |
bachelorThesis |
| dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.document.none.fl_str_mv |
Trabajo de grado |
| dc.type.spa.none.fl_str_mv |
Trabajo de grado |
| dc.identifier.doi.none.fl_str_mv |
https://doi.org/10.48713/10336_42291 |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/42291 |
| url |
https://doi.org/10.48713/10336_42291 https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/42291 |
| dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.*.fl_str_mv |
Attribution-ShareAlike 4.0 International |
| dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.acceso.none.fl_str_mv |
Abierto (Texto Completo) |
| dc.rights.economicrights.none.fl_str_mv |
Universidad del Rosario |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ |
| rights_invalid_str_mv |
Attribution-ShareAlike 4.0 International Abierto (Texto Completo) Universidad del Rosario http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.format.extent.none.fl_str_mv |
65 pp |
| dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad del Rosario |
| dc.publisher.department.spa.fl_str_mv |
Escuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología |
| dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Maestría en Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la Computación |
| institution |
Universidad del Rosario |
| dc.source.bibliographicCitation.none.fl_str_mv |
W. Kocay y D. Kreher, Graphs, Algorithms, and Optimization (Discrete Mathematics and Its Applications), Segunda ed., New York: CRC Press, 2023. M. Newman, Networks: An Introduction, New York: Oxford University Press, 2010. S. Skiena , The Algorithm Design Manual, Segunda ed., New York: Springer, 2008, p. 145. INAOEP, «Matemáticas Discretas - Grafos,» [En línea]. Available: https://shorturl.at/cimHZ. [Último acceso: Octubre 2023]. C. Stamile, A. Marzullo y E. Deusebio, Graph Machine Learning, Birmingham: Packt Publishing Ltd, 2021. C. F. Montañez Molina, «Formación de vehículos aéreos con aplicaciones a búsqueda y vigilancia,» Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California, México, 2020. Iberdrola, «Qué es el 'machine learning',» 2022. [En línea]. Available: https://www.iberdrola.com/innovacion/machine-learning-aprendizaje-automatico#:~:text=El%20Machine%20Learning%20es%20una,elaborar%20predicciones%20(an%C3%A1lisis%20predictivo).. [Último acceso: Octubre 2023]. Z. Blumenfeld, «Graph Machine Learning: An Overview,» 4 Abril 2023. [En línea]. Available: https://towardsdatascience.com/graph-machine-learning-an-overview-c996e53fab90. [Último acceso: Octubre 2023]. W. Hamilton, R. Ying y J. Leskovec, «Representation Learning on Graphs: Methods and Applications,» California, 2018. Graph Everywhere, «Algoritmo de similitud de coseno,» [En línea]. Available: https://www.grapheverywhere.com/algoritmo-de-similitud-de-coseno/. [Último acceso: Octubre 2023]. The MathWorks, Inc., «¿Qué es la regresión lineal?,» [En línea]. Available: https://la.mathworks.com/discovery/linear-regression.html. [Último acceso: Noviembre 2023]. J. Amat Rodrigo, «Selección de predictores, regularización ridge, lasso, elastic net y reducción de dimensionalidad,» Noviembre 2020. [En línea]. Available: https://cienciadedatos.net/documentos/31_seleccion_de_predictores_subset_selection_ridge_lasso_dimension_reduction. [Último acceso: Noviembre 2023]. F. Arias Rafael, «Aplicación de la teoría de grafos en el diseño de rutas de transporte desde las zonas de producción agrícola hasta la planta de procesamiento [Tesis de Maestría],» San Miguel, 2017. J. P. Suárez Sánchez, «Aproximación al problema de ruta más corta con trasbordos [Tesis de Maestría],» Bogotá, 2005. F. Lucchini Wortzma, «Representación de grafos para la cuantificación de la percepción urbana espacial [Tesis de Maestría],» Santiafo de Chile, 2022. A. A. Hagberg, D. A. Schult y P. J. Swart, Exploring Network Structure, Dynamics, and Function using NetworkX, Pasadena, CA USA: Gäel Varoquaux, Travis Vaught, and Jarrod Millman, 2008, pp. 11-15. West Health Institute, «Interactive network visualizations,» 2018. [En línea]. Available: https://pyvis.readthedocs.io/en/stable/introduction.html. [Último acceso: 14 Octubre 2023]. A. Grover y J. Leskovec, «ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,» 2016. |
| dc.source.instname.none.fl_str_mv |
instname:Universidad del Rosario |
| dc.source.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional EdocUR |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/3aad4797-6c16-49c3-85f2-817687fe4713/download https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/fcfa63db-599f-4601-8eb3-cce2bb31a586/download https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/06dbef6f-64d4-4416-bc20-b7f0c40cd9a2/download https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/31f53307-d8d9-4a75-94e5-5209bdcd58e7/download https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/42d66149-688b-4f1c-97ee-df6bd550501f/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
67ce1573f8fb8bb905333f162d72fa93 b2825df9f458e9d5d96ee8b7cd74fde6 adb7af3ef071a784ffe1b544b9a344ab 19f5776770ed4a5cfd39800aa307571d d50864843c2c1b2f325ac7c6565738d5 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio institucional EdocUR |
| repository.mail.fl_str_mv |
edocur@urosario.edu.co |
| _version_ |
1831928272679600128 |
| spelling |
Romero Ramírez, Juan Felipe65f21c8f-b5aa-4c1a-a20d-4ea8a2f6167b-1Rodríguez Cruz, Diego AlbertoMagíster en Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la ComputaciónFull timeb2e96b05-2cb3-47fe-b8dd-62ce40289600-12024-02-26T19:51:31Z2024-02-26T19:51:31Z2023-12-13La planificación de vuelos es crucial para las aerolíneas, ya que afecta directamente su oferta y, por lo tanto, la demanda de pasajeros, lo que influye en sus ganancias. Además, la representación efectiva de las rutas y el flujo de pasajeros es esencial para tomar decisiones informadas en una aerolínea. Este estudio utiliza herramientas de análisis de redes, como grafos, para examinar el tráfico aéreo y representar la información de manera clara. Es importante destacar que la planificación de la demanda también involucra aspectos relacionados con la fijación de precios, especialmente en el contexto de las aerolíneas que operan en un entorno de que se considera oligopolista. Este enfoque en la planificación de la demanda y la estrategia de precios es esencial para optimizar el desempeño de las aerolíneas en mercados con limitada competencia. El objetivo principal de este trabajo es utilizar grafos para visualizar y analizar la demanda de pasajeros entre ciudades, utilizando la información de la Aerocivil. Estas visualizaciones y análisis ayudarán a las aerolíneas a tomar decisiones más efectivas en la planificación de sus rutas y la gestión de la demanda. Este enfoque tiene un alto valor estratégico y puede contribuir significativamente a la eficiencia y rentabilidad de las aerolíneas en dicho contexto.The flight planning is crucial for airlines, as it directly affects their supply and, therefore, passenger demand, which influences their profits. In addition, a effective representation of routes and passenger flow is essential to make informed decisions in an airline. This study uses network analysis tools, such as graphs, to examine air traffic and represent the information clearly. It is important to note that demand planning also involves pricing issues, especially in the context of airlines operating in what is considered an oligopolistic environment. This focus on demand planning and pricing strategy is essential to optimize airline performance in markets with limited competition. The main objective of this work is to use graphs to visualize and analyze inter-city passenger demand using Aerocivil information. These visualizations and analyses will help airlines to make more effective decisions in route planning and demand management. This approach has a high strategic value and can contribute significantly to airline efficiency and profitability in this context.65 ppapplication/pdfhttps://doi.org/10.48713/10336_42291https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/42291spaUniversidad del RosarioEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaMaestría en Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la ComputaciónAttribution-ShareAlike 4.0 InternationalAbierto (Texto Completo)Universidad del Rosariohttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2W. Kocay y D. Kreher, Graphs, Algorithms, and Optimization (Discrete Mathematics and Its Applications), Segunda ed., New York: CRC Press, 2023.M. Newman, Networks: An Introduction, New York: Oxford University Press, 2010.S. Skiena , The Algorithm Design Manual, Segunda ed., New York: Springer, 2008, p. 145.INAOEP, «Matemáticas Discretas - Grafos,» [En línea]. Available: https://shorturl.at/cimHZ. [Último acceso: Octubre 2023].C. Stamile, A. Marzullo y E. Deusebio, Graph Machine Learning, Birmingham: Packt Publishing Ltd, 2021.C. F. Montañez Molina, «Formación de vehículos aéreos con aplicaciones a búsqueda y vigilancia,» Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California, México, 2020.Iberdrola, «Qué es el 'machine learning',» 2022. [En línea]. Available: https://www.iberdrola.com/innovacion/machine-learning-aprendizaje-automatico#:~:text=El%20Machine%20Learning%20es%20una,elaborar%20predicciones%20(an%C3%A1lisis%20predictivo).. [Último acceso: Octubre 2023].Z. Blumenfeld, «Graph Machine Learning: An Overview,» 4 Abril 2023. [En línea]. Available: https://towardsdatascience.com/graph-machine-learning-an-overview-c996e53fab90. [Último acceso: Octubre 2023].W. Hamilton, R. Ying y J. Leskovec, «Representation Learning on Graphs: Methods and Applications,» California, 2018.Graph Everywhere, «Algoritmo de similitud de coseno,» [En línea]. Available: https://www.grapheverywhere.com/algoritmo-de-similitud-de-coseno/. [Último acceso: Octubre 2023].The MathWorks, Inc., «¿Qué es la regresión lineal?,» [En línea]. Available: https://la.mathworks.com/discovery/linear-regression.html. [Último acceso: Noviembre 2023].J. Amat Rodrigo, «Selección de predictores, regularización ridge, lasso, elastic net y reducción de dimensionalidad,» Noviembre 2020. [En línea]. Available: https://cienciadedatos.net/documentos/31_seleccion_de_predictores_subset_selection_ridge_lasso_dimension_reduction. [Último acceso: Noviembre 2023].F. Arias Rafael, «Aplicación de la teoría de grafos en el diseño de rutas de transporte desde las zonas de producción agrícola hasta la planta de procesamiento [Tesis de Maestría],» San Miguel, 2017.J. P. Suárez Sánchez, «Aproximación al problema de ruta más corta con trasbordos [Tesis de Maestría],» Bogotá, 2005.F. Lucchini Wortzma, «Representación de grafos para la cuantificación de la percepción urbana espacial [Tesis de Maestría],» Santiafo de Chile, 2022.A. A. Hagberg, D. A. Schult y P. J. Swart, Exploring Network Structure, Dynamics, and Function using NetworkX, Pasadena, CA USA: Gäel Varoquaux, Travis Vaught, and Jarrod Millman, 2008, pp. 11-15.West Health Institute, «Interactive network visualizations,» 2018. [En línea]. Available: https://pyvis.readthedocs.io/en/stable/introduction.html. [Último acceso: 14 Octubre 2023].A. Grover y J. Leskovec, «ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,» 2016.instname:Universidad del Rosarioreponame:Repositorio Institucional EdocURGrafoAprendizaje automáticoAprendizaje automático de grafosError absoluto medioMínimos cuadrados ordinariosError cuadrático medioGraphMachine LearningGraph Machine LearningMean Absolute ErrorOrdinary Least SquaresMean Square ErrorAnálisis del tráfico aéreo mediante grafosAnalysis of air traffic using graphsbachelorThesisTrabajo de gradoTrabajo de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaORIGINALANALISIS_DEL_TRAFICO_AEREO_MEDIANTE_GRAFOS.pdfANALISIS_DEL_TRAFICO_AEREO_MEDIANTE_GRAFOS.pdfapplication/pdf1287377https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/3aad4797-6c16-49c3-85f2-817687fe4713/download67ce1573f8fb8bb905333f162d72fa93MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1483https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/fcfa63db-599f-4601-8eb3-cce2bb31a586/downloadb2825df9f458e9d5d96ee8b7cd74fde6MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81154https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/06dbef6f-64d4-4416-bc20-b7f0c40cd9a2/downloadadb7af3ef071a784ffe1b544b9a344abMD53TEXTANALISIS_DEL_TRAFICO_AEREO_MEDIANTE_GRAFOS.pdf.txtANALISIS_DEL_TRAFICO_AEREO_MEDIANTE_GRAFOS.pdf.txtExtracted texttext/plain87110https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/31f53307-d8d9-4a75-94e5-5209bdcd58e7/download19f5776770ed4a5cfd39800aa307571dMD54THUMBNAILANALISIS_DEL_TRAFICO_AEREO_MEDIANTE_GRAFOS.pdf.jpgANALISIS_DEL_TRAFICO_AEREO_MEDIANTE_GRAFOS.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2813https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/42d66149-688b-4f1c-97ee-df6bd550501f/downloadd50864843c2c1b2f325ac7c6565738d5MD5510336/42291oai:repository.urosario.edu.co:10336/422912024-02-27 03:03:09.255http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/Attribution-ShareAlike 4.0 Internationalhttps://repository.urosario.edu.coRepositorio institucional EdocURedocur@urosario.edu.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 |