Resumen

Los nodos clave de una red de transporte compleja tienen una influencia significativa en la seguridad de las operaciones de tráfico, la fiabilidad de la conectividad y el rendimiento de toda la red. Sin embargo, la identificación de nodos clave en las redes de transporte urbano existentes se ha centrado principalmente en redes no ponderadas y en la información de red de los propios nodos, que no reflejan con precisión su estado global. Por ello, el presente estudio propone un algoritmo de identificación de nodos clave que combina las características del flujo de tráfico y se basa en la centralidad ponderada de las relaciones entre nodos. Este estudio también utiliza carreteras ponderadas para construir una red de transporte ponderada en el espacio L y un algoritmo aproximado para la centralidad de la interrelación con el fin de reducir la complejidad de los cálculos. Los resultados de la simulación indican que el algoritmo propuesto no sólo es capaz de identificar los nodos clave en un tiempo relativamente corto, sino que lo hace con gran precisión. Las conclusiones de este estudio pueden servir de apoyo a la toma de decisiones en la gestión de redes de carreteras, la planificación y la optimización de la construcción del tráfico urbano.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:nodos clave, centralidad entre nodos, algoritmo de identificación de nodos clave, optimización de la construcción del tráfico urbano, red de transporte compleja, gestión de la red de carreteras, características del flujo de tráfico, redes de transporte urbano, estudio, algoritmo aproximado
• Keywords:key nodes, betweenness centrality, key node identification algorithm, urban traffic construction optimization, complex transportation network, road network management, traffic flow features, urban transportation networks, study, approximate algorithm