Redes bayesianas para la sostenibilidad marítimo portuaria

• Autores: Beatriz Molina Serrano
• Directores de la Tesis: Alberto Camarero Orive (dir. tes.), María Nicoletta González Cancelas (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2018
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Pascual Pery Paredes (presid.), Francisco Tomás Rodríguez García (secret.), María del Mar Cerbán Jiménez (voc.), Francisco Jose Soler Flores (voc.), Alfonso Enrique Camarero Orive (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Sistemas de Ingeniería Civil por la Universidad Politécnica de Madrid
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
    • Investigación operativa
      • Planificación
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de la construcción
      • Ingeniería civil
      • Puertos
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Archivo Digital UPM
• Resumen

  • La Tesis persigue abordar la sostenibilidad marítimo portuaria a través de la perspectiva de inteligencia artificial usando redes bayesianas. La consecución del objetivo se alcanza mediante los objetivos parciales que se enumeran a continuación: • Definir las variables para el caso de la sostenibilidad del sistema portuario • Establecer patrones y relaciones entre las variables de sostenibilidad portuaria del Sistema Portuario Español • Predecir fenómenos y establecer criterios de decisión para la planificación y gestión portuaria • Determinar las variables principales que puedan emplear los gestores portuarios para llevar a cabo la planificación y gestión Dentro de la Tesis se ha desarrollado una metodología con redes bayesianas de manera que permite construir un modelo completo de las variables y sus relaciones, que se puede utilizar para responder a las consultas de probabilidad acerca de ellos. Por ejemplo, la red se puede utilizar para averiguar el conocimiento actualizado del estado de un subconjunto de variables cuando otras variables relativas a la gestión marítimo-portuarias se observan (variables evidencia). Este proceso de cálculo de la distribución posterior de las variables dada la evidencia que se llama inferencia probabilística. La metodología empleada en la Tesis se divide en tres fases: 1- Determinación del escenario de trabajo y se definen las variables a emplear, siendo su resultado la obtención de una base de datos.

    2- Desarrollo del modelo de inteligencia artificial y construcción de la red bayesiana.

    3- Análisis de los resultados obtenidos, observando las distintas relaciones obtenidas en la red bayesiana construida Dicha metodología se ha aplicado a dos escenarios distintos relacionados con la sostenibilidad marítimo portuaria: el primero de ellos, relativo al “lado tierra”, al llevar a cabo un análisis de las cuatro dimensiones de la sostenibilidad en el caso del Sistema Portuario Español, y el segundo, relativo al “lado mar”, al analizar el uso del gas natural licuado como combustible alternativo en el caso del Short Sea Shipping en Europa.

    Por tanto, la principal contribución de la Tesis es el uso de redes bayesianas para descubrir patrones en los grandes volúmenes de conjuntos de datos que se dan en el ámbito marítimo portuario y en concreto datos relacionados con la sostenibilidad, los cuales puedan ser usados por los gestores portuarios en la planificación y gestión.