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Redes de Transporte Aéreo

Tópicos Avançados em Inteligência Artificial - 2011.2 Centro de Informática - UFPE. Redes de Transporte Aéreo. João Victor Wanderley Ramos Rafael Barbosa Gonçalves { jvwr , rbg2} @ cin.ufpe.br. Roteiro. Motivação Dados utilizados A Estrutura de Larga Escala Estrutura de Comunidades

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Presentation Transcript

  1. Tópicos Avançados em Inteligência Artificial - 2011.2 Centro de Informática - UFPE Redes de Transporte Aéreo João Victor Wanderley Ramos Rafael Barbosa Gonçalves {jvwr, rbg2} @ cin.ufpe.br

  2. Roteiro • Motivação • Dados utilizados • A Estrutura de Larga Escala • Estrutura de Comunidades • Papel Global das Cidades • Conclusão • Referências

  3. Motivação • 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.

  4. 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

  5. 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.

  6. 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: • Mais de 800 linhas aéreas do mundo • Período de 01/11/2000 a 7/11/2000 • Apenas voos de passageiros agendados (regulares)

  7. Dados Utilizados • No período considerado, a rede apresentou • 531.574 voos ou segmentos de voos • 27.051 pares distintos de cidades com conexões sem escalas • Alta redundância acrescenta mais confiança e credibilidade à análise.

  8. Dados Utilizados

  9. 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)

  10. A Estrutura de Larga Escala • Exemplo: • Cidades mais “afastadas” do mundo: MountPleasant (Ilhas Malvinas) e Wasu (Nova Guiné)

  11. 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)

  12. A Estrutura de Larga Escala • Grau de Distribuição • Número de outras cidades conectadas por vôos diretos • Rede sem escala • A rede possui alguns nós que são muito mais conectados do que os demais • Distribuição decai semelhante à lei de potência • Nós com alto grau de conectividade tendem a receber mais conexões

  13. A Estrutura de Larga Escala

  14. A Estrutura de Larga Escala • Centralidade (Bi) • Número de caminhos curtos conectando quaisquer duas outras cidades que envolvam a cidade i • Centralidade normalizada (bi) • <B> representa a média das centralidades da rede

  15. A Estrutura de Larga Escala

  16. A Estrutura de Larga Escala • As cidades mais conectadas também são as mais centrais?

  17. A Estrutura de Larga Escala

  18. A Estrutura de Larga Escala • As 25 cidades mais conectadas • As 25 cidades mais centrais

  19. A Estrutura de Larga Escala

  20. A Estrutura de Larga Escala • Anomalias: • Fato incomum em redes complexas como a internet • O caso do Alasca: • Pouco populoso • Isolado dos EUA • Aeroportos se conectam a outros dentro do próprio estado • Poucos se conectam aos EUA continental

  21. Estrutura de comunidades • Modularidade • 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 Annealing • Técnica de otimização • Objetivo de encontrar a partição que maximiza a modularidade

  22. Estrutura de comunidades

  23. Estrutura de comunidades • Não pode ser explicada por razões puramente geográficas. • Maioria das cidades na Europa + Rússia Asiática • Cidades Chinesas + Japonesas + Cidades em outros países do sudeste Asiático • Índia + Península Árabe + Norte da África

  24. Papel mundial das cidades • Caracterizamos o papel de cada cidade na rede de transporte aéreo com base em seu padrão de conexões intracomunitárias e intercomunitárias. • Intracomunitárias: • Hubs e Não-hubs • Grau de um nó dentro da comunidade • zi score: mede o quanto o nó i é “bem-conectado” com os outros nós da comunidade.

  25. Papel mundial das cidades • Intercomunitárias: • Coeficiente de participação do nó i (Pi) • Pi -> 1 • Links uniformemente distribuídos entre todas as comunidades • Pi -> 0 • Links concentrados na sua própria comunidade

  26. Papel mundial das cidades • Papel dos nós • Foram definidos sete diferentes "papéis universais“ • De acordo com seus padrões na intracomunidade e conecção intercomunidades • Cada um corresponde a uma região de zP diferente • Grau dentro do módulo: • Hubs: z ≥ 2,5 • Não-hubs: z <2,5

  27. Papel mundial das cidades • Podem ser mais finamente classificados utilizando o Pi • Não-hubs • Nós ultraperiféricos • Todos os seus links dentro de seu módulo (P ≤ 0,05) • Nós periféricos • A maioria dos links dentro seu módulo (0,05 <P ≤ 0,62) • Nós não-hub conectores • Muitos links para outros módulos (0,62 <P ≤ 0,80) • Nós não-hub sem parentes • Com ligações homogeneamente distribuídas entre todos os módulos (P> 0,80) • Hubs • Hub provincial • Grande maioria dos links dentro de seu módulo (P ≤ 0,30) • Hub conector • Muitos links para a maioria dos outros módulos (0,30 <P ≤ 0,75) • Hub sem parentes • Links distribuídos de forma homogênea entre todos os módulos (P> 0,75).

  28. 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.  • 95,4% das cidades são classificadoa como periféricas ou ultra-periféricas.  • 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)

  29. 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). 

  30. Papel mundial das cidades • 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.

  31. Papel mundial das cidades

  32. Conclusão • A rede de transporte aéreo em todo o mundo é uma rede pequeno mundo em que: • 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 • Estrutura multi-comunidade da rede • A estrutura das comunidades na rede é devido a fatores tanto geográficos quanto políticos

  33. Conclusão • Aanálise da estrurura das cumunidades na rede é de grande importância • 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 • 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.

  34. ?

  35. Obrigado!

  36. 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&feature=BFa&list=SP3416E39D02A5BFE9&lf=list_related • http://www.youtube.com/watch?v=G1L4GUA8arY&feature=BFa&list=SP3416E39D02A5BFE9&lf=list_related • http://www.youtube.com/watch?NR=1&v=bo1ZtpKqlYw • 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

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