Modelización de demanda por transporte portuario de mercancías: un enfoque de autómatas celulares

• Autores: Mabel Leva Henríquez
• Directores de la Tesis: Rodrigo Garrido Hidalgo (dir. tes.), Ángel Ibeas Portilla (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Cantabria ( España ) en 2017
• Idioma: español
• Número de páginas: 232
• Tribunal Calificador de la Tesis: Emilio Larrodé Pellicer (presid.), Luigi Dell'Olio (secret.), Alberto Camarero Orive (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Simulación
    • Estadística
      • Teoría y procesos de decisión
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de la construcción
      • Puertos
    • Tecnología naval
      • Transportes marítimos
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: UCrea
• Resumen
  • español

    Motivación La modelización de la elección de puertos por parte de exportadores de carga, suele realizarse asumiendo que esta elección depende esencialmente de los costos de transporte entre el puerto y el origen o destino final dentro del hinterland. Sin embargo, este proceso de elección está dominado por una multiplicidad de variables y actores, que dificultan su modelización con técnicas estándar como los modelos de elección discreta. Una de las razones que explican la incapacidad de estos métodos para predecir el comportamiento futuro es la característica de sistema complejo que se observa en este proceso. En efecto, la elección de puerto es el resultado de la interacción de muchos actores a través de reglas relativamente simples pero que en conjunto evolucionan en forma difícil de predecir.

    Desarrollo En esta investigación se utiliza una herramienta que ha demostrado ser de una enorme capacidad predictiva y descriptiva de sistemas complejos de distinta naturaleza: la teoría de autómatas celulares (AC). Estos modelos logran captar con facilidad interacciones espacio-temporales que en otros contextos de modelización son extremadamente difíciles de incorporar y calibrar.

    En esta tesis se ha desarrollado un modelo de elección portuaria basado en un autómata celular probabilístico, que busca replicar la decisión de múltiples exportadores que interactúan entre sí y que ponderan una multiplicidad de aspectos y comportamientos espaciales que configuran una elección dinámica.

    La especificación del autómata celular diseñado es aplicada a un caso práctico de exportación de automóviles en Brasil, utilizándose un algoritmo genético para su calibración.

    Conclusión Los resultados obtenidos muestran que el modelo logra replicar con un alto porcentaje de aciertos el comportamiento dinámico de la elección, obteniéndose que el parámetro espacial, asociado a la componente de vecindad del autómata, es significativo al igual que el correspondiente a las características y ubicación de los puertos analizados.

    Así, el principal producto de esta tesis, es una herramienta de modelización que permite aproximarse, de manera simple, a un problema no resuelto: el efecto de la complejidad en las interacciones espacio-temporales de los exportadores en la elección del puerto y en la definición del hinterland.

    Esta herramienta, de rápida calibración y aplicación, es una base de modelización que puede ser de enorme valor para los tomadores de decisiones, ya que permite evaluar el impacto de diversas políticas (como mejoras en accesibilidad, planificación territorial, localización portuaria, etc.) y de acciones que se vinculen directamente a la operación portuaria.

  • English

    This research develops a new modelling framework to predict port choice decisions, based on cellular automata (CA). This framework is a probabilistic CA intended to replicate the decision processes made by multiple shippers interacting with each other. The port choice is a dynamic decision that depends on the ports’ characteristics and attributes of each shipper at a given time, as well as the decisions made by their neighbours. The specified CA was applied to the case of vehicle exports from Brazil and the calibration was performed through a genetic algorithm. The results show that the probabilistic CA is able to replicate the historic behaviour of the port choice decisions in the Brazilian vehicle industry, with a high degree of success. The spatial component of the CA turned out to be of major relevance in the dynamic decision process along with the attributes and geographical location of ports.