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3.14. Análisis y Modelación de Sistemas de Transporte (TSA)

Esta área de conocimiento abarca los fundamentos de ingeniería de sistemas del transporte, la modelación de redes, los métodos de simulación, las técnicas de optimización y la analítica de datos aplicada a problemas de transporte.

Área de Conocimiento (KA)	Core Tier1	Core Tier2
3.14.1 Fundamentos de Sistemas de Transporte	Electivo
3.14.2 Modelación de Redes de Transporte	Electivo
3.14.3 Métodos de Simulación de Transporte	Electivo
3.14.4 Optimización Aplicada al Transporte	Electivo
3.14.5 Analítica de Datos para el Transporte	Electivo

3.14.1. TSA/Fundamentos de Sistemas de Transporte ↑ Volver arriba

Modos de transporte y características de redes, el enfoque de ingeniería de sistemas aplicado a problemas de transporte, actores e instituciones involucradas, y medición de desempeño.
Temas:
Core

• Modos de transporte y características de las redes
• Enfoque de ingeniería de sistemas aplicado a problemas de transporte
• Actores e instituciones involucradas en sistemas de transporte
• Medidas de desempeño y conceptos de nivel de servicio para sistemas de transporte

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
Core:

1. Describir los modos de transporte y sus características de red [Familiarizarse]
2. Explicar el enfoque de ingeniería de sistemas aplicado a problemas de transporte [Familiarizarse]
3. Identificar los actores e instituciones relevantes para un sistema de transporte [Familiarizarse]
4. Aplicar medidas de desempeño para evaluar un sistema de transporte [Usar]

3.14.2. TSA/Modelación de Redes de Transporte ↑ Volver arriba

Representación de redes de transporte basada en grafos, algoritmos de ruta más corta y enrutamiento, modelos de asignación de tránsito, y medidas de conectividad y accesibilidad de redes.
Temas:
Core

• Representación de redes de transporte basada en grafos
• Algoritmos de ruta más corta y enrutamiento
• Modelos de asignación de tránsito (equilibrio del usuario, óptimo del sistema)
• Medidas de conectividad y accesibilidad de redes

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
Core:

1. Representar una red de transporte usando estructuras de datos basadas en grafos [Usar]
2. Calcular rutas más cortas y trayectos dentro de una red de transporte [Usar]
3. Aplicar modelos de asignación de tránsito para estimar flujos en los arcos de la red [Evaluar]
4. Evaluar la conectividad y accesibilidad de una red [Evaluar]

3.14.3. TSA/Métodos de Simulación de Transporte ↑ Volver arriba

Fundamentos de simulación microscópica, macroscópica y mesoscópica, calibración y validación de modelos de simulación, y análisis de escenarios a partir de resultados de simulación.
Temas:
Core

• Fundamentos de microsimulación para sistemas de tránsito y transporte público
• Fundamentos de simulación macroscópica y mesoscópica
• Calibración y validación de modelos de simulación
• Análisis de escenarios a partir de resultados de simulación

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
Core:

1. Describir los fundamentos de la microsimulación de tránsito y transporte público [Familiarizarse]
2. Explicar los enfoques de simulación macroscópica y mesoscópica [Familiarizarse]
3. Calibrar y validar un modelo de simulación contra datos de campo [Usar]
4. Realizar análisis de escenarios a partir de resultados de simulación [Usar]

3.14.4. TSA/Optimización Aplicada al Transporte ↑ Volver arriba

Optimización de enrutamiento y programación de vehículos, optimización del diseño de redes de transporte, asignación de recursos y localización de instalaciones, y métodos heurísticos de solución.
Temas:
Core

• Optimización de enrutamiento y programación de vehículos
• Optimización del diseño de redes de transporte
• Asignación de recursos y optimización de localización de instalaciones
• Métodos heurísticos y metaheurísticos de solución

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
Core:

1. Formular un problema de enrutamiento o programación de vehículos como un modelo de optimización [Usar]
2. Resolver un problema de optimización del diseño de una red de transporte [Usar]
3. Aplicar métodos de asignación de recursos y localización de instalaciones a un problema de transporte [Evaluar]
4. Describir métodos heurísticos y metaheurísticos para optimización de transporte a gran escala [Familiarizarse]

3.14.5. TSA/Analítica de Datos para el Transporte ↑ Volver arriba

Fuentes de datos masivos para el transporte, aplicaciones de SIG, aplicaciones de aprendizaje automático, y visualización de datos para el monitoreo de desempeño del transporte.
Temas:
Core

• Fuentes de datos masivos para el transporte (GPS, sensores, dispositivos móviles, vehículos sonda)
• Aplicaciones de SIG en el análisis de transporte
• Aplicaciones de aprendizaje automático en el transporte
• Visualización de datos y tableros para el desempeño del transporte

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
Core:

1. Identificar las fuentes de datos masivos disponibles para el análisis de transporte [Familiarizarse]
2. Aplicar herramientas SIG para analizar datos de transporte [Usar]
3. Describir aplicaciones de aprendizaje automático en el transporte [Familiarizarse]
4. Desarrollar visualizaciones de datos y tableros para el monitoreo del desempeño del transporte [Usar]