Resumen

En este artículo desarrollamos un método basado en el tráfico de rutas para detectar estructuras comunitarias en las redes de líneas aéreas. Nuestro modelo es tanto una aplicación como una extensión del algoritmo de maximización de la modularidad Clauset-Newman-Moore (CNM), en el sentido de que aplicamos el algoritmo CNM a grandes redes de líneas aéreas y tenemos en cuenta tanto la distancia entre rutas como el volumen de pasajeros. Por tanto, las relaciones entre aeropuertos se definen no sólo en función de la estructura topológica de la red, sino también de un indicador basado en el tráfico. Para ilustrar nuestro modelo, se presentan dos casos prácticos: American Airlines y Southwest Airlines. Los resultados muestran que el modelo es eficaz para explorar las características de las conexiones de la red, incluida la detección de los nodos y comunidades más influyentes en la formación de distintas estructuras de red. Esta información es importante desde la perspectiva de los patrones de funcionamiento de las aerolíneas para identificar la vulnerabilidad de las redes.

• 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:modelo, perspectiva del patrón de operación de las aerolíneas, diferentes estructuras de red, grandes redes de aerolíneas, algoritmo de maximización de la modularidad, tráfico, american airlines, algoritmo cnm, southwest airlines, redes de aerolíneas
• Keywords:model, airline operation pattern perspective, different network structures, large airline networks, modularity maximization algorithm, traffic, american airlines, cnm algorithm, southwest airlines, airline networks