Análisis de la gestión de
movilidad vehicular urbana utilizando Mapas Cognitivos Difusos

Analysis of urban vehicle mobility management using Fuzzy Cognitive Maps

Estefanía Rocha Tamayo

Universidad de Guayaquil

Guayaquil, Ecuador

[email-masked]

Jimmy Sornoza Moreira

Universidad de Guayaquil

Guayaquil, Ecuador

[email-masked]

Orcid:0000-0002-0608-9216

Lorenzo J. Cevallos Torres

Universidad de Guayaquil

Guayaquil, Ecuador

[email-masked]

Orcid:0000-0002-7211-2891

Carlos
Villarreal Vásquez

Universidad de Guayaquil

Guayaquil, Ecuador

[email-masked]

Resumen— El tráfico
vehicular es un mal común en casi cualquier ciudad o país del mundo, lo cual
afecta considerablemente a la población en general; para solventar esto se han
utilizado modelos matemáticos y en este caso hemos considerado los mapas
cognitivos difusos, los cuales son gráficos que se usan para representar
causalidad entre diferentes factores o conceptos, los que inciden para
solucionar un problema que no es sencillo de resolver. En el presente trabajo se
implementa un modelo que permita hallar una solución al problema del tráfico
vehicular aplicando la lógica difusa y mapas cognitivos difusos; su utilización
permite incrementar la facilidad en la toma de decisiones. Se desarrolló un
caso de estudio apoyado en una herramienta informática que facilita la
realización de los mapas cognitivos difusos. Por medio del uso de mapas
cognitivos difusos se obtendrá resultados que permiten analizar cuál es el
impacto de los distintos elementos que afectan al tráfico vehicular, y
determinar la factibilidad/eficacia de la información que se obtiene como
producto final, la cual conduce al aporte de mejoras significativas de los
servicios de transporte y seguridad vial.

Palabras Clave: Control de Tráfico vehicular, Toma de Decisiones,
Mapas Cognitivos Difusos

Enviado: 27/02/2018                                       Aceptado:
04/06/2020                                     Publicado:
30/06/2020

Sumario: I Introducción, II Materiales y Métodos, III Caso de estudio:
analizar tráfico con mapas cognitivos difusos, IV. Conclusiones.

Como
citar: Rocha, Estefanía., Sornoza, Jimmy.,
Cevallos, Lorenzo., Villareal, Carlos. (2020). Análisis de la gestión de
movilidad vehicular urbana utilizando Mapas Cognitivos Difusos. Revista
Tecnológica - Espol, 32(1). Recuperado a partir de
http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/667

https://doi.org/10.37815/rte.v32n1.667

Abstract— Vehicle traffic is a common problem in
almost any city or country in the world, which considerably affects the general
population. In order to solve this, mathematical models have been used, and in
this case, we have considered fuzzy cognitive maps, which are graphs that are employed
to represent causality between different factors or concepts that intervene to
solve a problem that is not easy to solve. In this work, a model is implemented
to allow finding a solution to the problem of vehicular traffic by applying
fuzzy logic and fuzzy cognitive maps. Its use allows increasing ease in
decision-making. A case study supported by a computer tool was developed to
facilitate the elaboration of fuzzy cognitive maps. Through the use of fuzzy cognitive maps, results will
be obtained to analyze the impact of the different elements that affect vehicle
traffic and determine the feasibility/efficacy of the information obtained as a
final product, which leads to the contribution of significant improvements in
transportation and road safety services.

Keywords: Vehicle
Traffic Control, Decision-Making, Fuzzy Cognitive Maps

I. INTRODUCCIÓN

A lo largo del tiempo, en las ciudades urbanas del
mundo la fluidez vehicular ha aumentado considerablemente; esto se debe a
factores culturales, económicos y sociales. La forma de desplazarse de un lugar
a otro no solo afecta al conductor del automóvil sino también a los peatones y,
aunque existen avances en las infraestructuras de carreteras en las ciudades,
no se ha logrado resolver este problema [1]. Es importante
realizar este estudio para conocer las inconformidades de la población debido
al congestionamiento vehicular, y al mismo tiempo analizar los patrones que
afectan al tráfico vehicular para poder encontrar una solución efectiva a esta
problemática.

Se
suele pensar que cuando existe un aumento en la infraestructura vial esto lleva
a una mejora en la fluidez de vehículos; sin embargo, esto no es totalmente
cierto, ya que hay otros factores que provocan el congestionamiento vehicular.

El mal
diseño de las infraestructuras viales y la utilización de los controladores de
tráfico que ya son obsoletos, y su falta de mantenimiento, son las causas
principales que ocasionan que en varias ciudades del mundo tengan muchos
problemas de transporte, por lo que cada vez se dan a conocer estrategias que
ayudan a solventar este problema que afecta a muchas personas alrededor del
mundo [2].

El
tráfico vehicular es un mal común en muchas partes del mundo, por lo cual
algunas personas han optado por crear soluciones que ayuden de manera positiva
al congestionamiento vehicular; de esta manera Álvaro Ruiz de Somorcurio
realizó una propuesta para el control de tráfico vehicular usando lógica
difusa, en la cual desarrolló un módulo de control para el manejo de las
variables usando algoritmo de lógica difusa por medio del Modelo Mandami, el
cual permite reducir los tiempos de espera de conductores y una adecuada
sincronización para que el flujo de automóviles sea más eficiente [3]. José Castán,
Salvador Ibarra, Julio Laria, Javier Guzmán y Emilio Castán realizaron un
estudio publicado el 15 de noviembre de 2014 [4] para
poder controlar el tráfico, el mismo que estuvo basado en agentes inteligentes,
y desarrollaron un modelo con el que manipulan las etapas del ciclo en una
infraestructura del semáforo, en el cual usan la lógica difusa para el control
multi agente de un semáforo basado en sensores inalámbricos, lo cual evitará
accidentes y congestionamiento de carros. [4]

Con el
fin de realizar un aporte significativo a la problemática de la congestión
vehicular, se hace uso de Mapas Cognitivos Difusos definiendo los componentes
que inciden en el congestionamiento de vehículos, lo cual permitirá realizar un
análisis sobre los factores que afectan el problema antes mencionado, con el
fin de obtener una solución.

Los
mapas cognitivos difusos son grafos dirigidos, los nodos simbolizan conceptos,
y las relaciones son influencias causales entre éstos. El peso de las
relaciones muestra la influencia que tiene un nodo sobre el otro [5].  Las computadoras tienen la habilidad de
realizar cálculos a grandes velocidades; por ende, son usadas cuando se
requiere tomar una decisión de alta complejidad, y la lógica difusa brinda un
medio para encapsular lo subjetivo de la toma de decisiones [6].

Una
actividad importante en la tarea de toma de decisiones, sin duda alguna, es la
construcción de los modelos que facilitarán la colaboración de expertos en los
temas a analizar o problemas a resolverse, así como la agregación de modelos
causales.

En el
contexto de la toma de decisiones hay dos propiedades fundamentales:
Aplicabilidad, determinada por su uso fácil, flexible y adaptable, es decir que
sea práctica y, Fiabilidad, que está relacionada con las preferencias de la
persona que toma las decisiones, y tener como respuesta un resultado cercano a
las que darían los exportes [7].

Para
desarrollar el Mapa Cognitivo Difuso se ha considerado usar la herramienta
Mental Modeler, siendo el objetivo de este software brindar facilidad a los
usuarios en la construcción de los modelos de MCD, y permitir flexibilidad para
que los usuarios refinen y puedan comprobar sus modelos, brindando una planificación
de gestión efectiva [8].

II.     MATERIALES Y MÉTODOS

A.
Lógica Difusa

La lógica
difusa reconoce no simples valores falsos y verdaderos, sino valores con cierto
grado de falsedad o veracidad; ésta proporciona un mecanismo de inferencia que
ayuda a simular procesos de razonamiento humano en sistemas basados en el
conocimiento [9]. La lógica difusa
realiza aproximaciones matemáticas que ayudan a la resolución de un problema
difícil de resolver.

Las variables lingüísticas brindan un medio de
caracterización a fenómenos que son muy difíciles de darles una descripción
cuantitativa, por ejemplo, cuando se habla de la verdad se dice que toma
valores como muy verdadero, no muy cierto, falso, entre otros. Las relaciones
causales por lo general son granulares, esto se representa por medio de
variables lingüísticas [10], es decir, las
variables lingüísticas permiten describir el estado de un objeto o fenómeno.
Para entenderlo mejor se describe un ejemplo:

Una variable
numérica toma valores numéricos

Estatura = 2
(metros)

Una variable
lingüística toma valores lingüísticos

Estatura es
alta

Los valores lingüísticos forman un conjunto de etiquetas, por ejemplo: muy
alta, medianamente alta, alta, baja, muy baja, medianamente baja y baja tal
como se muestra en la Fig. 1.

Fig. 1
Variable lingüística

Las funciones de pertenencia sigmoidal son funciones continuas, además
especifican un conjunto difuso normal y convexo tal como se ilustra en la Fig. 2.

Fig. 2 Variable lingüística con función de pertenencia sigmoidal

Los conjuntos difusos son aquellos conjuntos que se usan para representar
de manera matemática la indecisión en los distintos aspectos de la vida,
brindando herramientas para utilizarlos [11]. Éstos se
caracterizan por una función que asigna a cada elemento un grado de pertenencia
oscilando entre menos uno y uno.  Las
nociones de unión, exclusión, intersección, relación, entre otras, se extienden
a tales conjuntos y varias propiedades de estas nociones en el contexto de
conjuntos difusos que se establecen [12].

La función de pertenencia µA, para un conjunto difuso es definida de la
siguiente forma:

µCi(x) à [0,1] x E X

Esto representa el grado de pertenencia de la variable x en el conjunto
difuso Ci, que puede variar desde 0 a +1, y para definir en su totalidad el conjunto
difuso Ci, se debe definir µCi(x) para todos los valores que pueda tomar x en
el universo de X.

B.
Mapas Cognitivos Difusos

En términos generales los conceptos de los mapas cognitivos difusos
demuestran los factores claves y las características del sistema complejo
modelado y representan: entradas, salidas, variables y tendencias de un sistema
de modelado complejo [13].

Entre las ventajas de construir un mapa cognitivo difuso están las
siguientes: la estructuración de un proceso, y construir el orden de todas las
alternativas permitiendo un grado de causalidad por medio de un vector de pesos
[14].

La causalidad es la representación de causa y efecto, su importancia se
basa en que encuentra una explicación a los eventos del mundo real. Los mapas
cognitivos difusos también son llamados mapas causales difusos, ya que realizan
la representación de la causalidad que hay entre los componentes que lo
conforman.

C.
Estructura de un Mapa Cognitivo
Difuso

Los mapas cognitivos difusos están compuestos de nodos, también llamados
conceptos, los cuales representan variables. Los enlaces que hay entre estos
conceptos son asignados con el signo + o – para representar si la relación es
negativa o positiva entre los nodos; esto describe el grado de pertenencia que
tienen los nodos. Éstos permiten crear y modelar sistemas enfocados en una
explicación causal de interrelaciones entre los conceptos [15].

Al realizar la relación entre los conceptos se pueden establecer tres tipos
de nodos: Conductores, los cuales son los nodos que no tienen nodos entrantes; Recibidores,
aquellos nodos que tienen nodos entrantes y, Ordinarios, que son los nodos que tienen
nodos entrantes y salientes.

Las direcciones de las relaciones son representadas por flechas tal como se
ilustra en la Fig. 3, además permiten tener grados de
causalidad entre un nodo al otro comprendido entre -1 a +1.

Fig.
3 Relaciones entre dos
conceptos

La forma correcta de representar la causalidad es por medio de la matriz de
adyacencia, en la cual se encuentran todas las relaciones que hay entre los
nodos; se podrá observar el peso que tiene un nodo sobre otro.

De acuerdo a la TABLA I La matriz de adyacencia es una
matriz cuadrada, utilizada con el fin de representar la conectividad que existe
entre los nodos [16]. En la celda Cij se coloca
el peso que tiene cada uno de los nodos con respecto a otro.

TABLA
I

REPRESENTACIÓN DE UNA MATRIZ DE ADYACENCIA

Ci

Cj

Ci

Wij

Cj

Wji

Las casillas que corresponden a la diagonal principal siempre tienen un
peso de cero, debido a que no debería existir una relación entre sí mismo.

Hay tres tipos posibles relaciones causales entre nodos representados en la
matriz:

·
Wij > 0, representa una causalidad positiva
entre los nodos Ci y Cj. El incremento o la disminución en el valor de Ci
conduce al incremento o disminución en el valor de Cj.

·
Wij = 0, representa que no hay ninguna relación
entre Ci y Cj.

·
Wij < 0, representa una causalidad negativa
entre los nodos Ci y Cj. El incremento o la disminución en el valor de Ci
conduce al incremento o disminución en el valor de Cj.

Wij representa el peso de la relación que existe entre dos conceptos Ci y
Cj.

La simulación comienza por medio de la deducción del Mapa Cognitivo Difuso
y de la definición del vector de estímulo. Se ha estimado usar la función
sigmoidal para que los cambios de estado se realicen de manera continua y
conocer el estado final en el que se encontrarán los nodos o conceptos que
intervienen. La función sigmoidal es la siguiente.

f(x) = (1 / (1+ e - x)

Fórmula 1. Función
Sigmoidal

La centralidad del grado se usa para encontrar el nodo más importante; éste
se determina por medio de la suma del grado de entrada y del grado de salida,
como se muestra en la siguiente fórmula:

C(v) = id(v)
+ od(v)

Fórmula
2. Fórmula
Centroide

La centralidad que existe en un nodo muestra qué tanto está relacionado un
nodo con otro.

D.
Mental Modeler

Es un software de modelamiento de datos que permite realizar
análisis por medio de escenarios, tanto a individuos como a grupos de personas
y les deja capturar sus conocimientos de manera estándar [17]. Se basa en Mapas
Cognitivos Difuso, y se pueden crear de manera sencilla y rápida modelos de
preocupaciones sociales, sistemas socio ecológicos o de medio ambiente.

Pasos para crear el modelamiento:

·
Definir componentes.

·
Definir relaciones entre componentes.

·
Ejecutar escenarios “Qué pasa si” para
saber la reacción del sistema según los rangos establecidos.

Modelo.-  Es donde se definen los conceptos que se
desean analizar y a la vez se coloca el grado de influencia entre un
concepto  a otro, realizando el mapa
cognitivo difuso.

Matriz adyacente (Análisis estático)-  Es una matriz de n x m;
para indicar el peso de la arista se coloca en la entrada del renglón i,
columna j y reserva un valor especial null cuando indicamos una arista ausente.
Representación en columnas y filas del conjunto de asignados a los conceptos de
los mapas cognitivos difusos [18].  En Mental Modeler  la matriz adyacente se llena automáticamente
con los pesos que se definen en los modelos.

Métricas.-  Se encuentran los valores de grados de
entradas que es la suma de todos los pesos que ingresan a un concepto; valores
de grados de salidas que es la suma de todos los pesos que salen de un nodo y,
la centralidad que es la suma de los grados de entrada y salida.

Escenarios (Análisis dinámico).- El fin del análisis dinámico es realizar escenatrios hipotéticos que
ayuden a simular el sitema de diferenes condiciones [19]. Mental Modeler
permite realizar diferentes escenarios que permiten analizar los conceptos
desde diferentes perspectivas.

E.
Movilidad urbana y
siniestralidad vial

En cuanto a la  siniestralidad
se mancomunan el factor humano y el diseño de las calles y avenidas. Ahora
bien, por lo general en las carreteras la tipología común de siniestros en
movilidad vehicular son las salidas de las vías, es decir, volcamiento,
embestidas contra árboles, postes o columnas, derivados por los excesos de
velocidad, alcohol e insomnio; en otros casos se incluyen los malos diseños y
conservación de las vías [20].

En conjunto
con lo antes expuesto, se señala el incumplimiento de las leyes y señales de
tránsito que se ubican en diferentes partes de los urbanismos; debido a este
atenuante es necesario recalcar a la ciudadanía las sanciones que corresponden
a cada violación de las normativas de tránsito.

F.
Gestión de la movilidad
vehicular

El control de la gestión de movilidad vehicular es una  parte fiundamental de la realización
estratégica en el desarrollo de una ciudad urbana, obteniendo como fin
conciliar la movilidad, el crecimiento y la competitivdad, tan necesarias hoy
en día; para resolver el problema se debe contar con alta capacidad profesional
y de liderazgo por parte de las autoridades urbanas [21].

En los últimos años se ha empezado a implementar políticas de
gestión de movilidad vehicular; éstas incluyen cambios en la inversión en
infraestructura de transporte, mayores impuestos a los vehìculos, cambios en el
diseño de las calles, entre otras [22].

III. CASO DE ESTUDIO: ANALIZAR TRÁFICO CON MAPAS
COGNITIVOS DIFUSOS

En nuestro caso de estudio, el problema de la congestión
vehicular se va a considerar una propuesta en el cantón La Libertad- Provincia
de Santa Elena-Ecuador, donde se encuentra claramente la problemática
mencionada anteriormente. El agigantado crecimiento en la población y el sector
productivo demandan a los gobiernos locales la indagación en relación a las
soluciones más eficientes para los conflictos de movilidad del cantón La Libertad.

De acuerdo a la TABLA II se muestran los principales factores que afectan a la gestión del tráfico
vehicular; se tendrán ocho variables o nodos:
Semaforos dañados, Accidentes, Cantidad de Vehiculos, Vías en mal estado,
Lluvias,  Señales en buen estado,
Trabajos en vías.

TABLA II

NODOS DEL MCD

Nodos

Descripción

C1

Señales
deTránsito en buen estado.

C2

Semáforo en
buen estado.

C3

Lluvia.

C4

Trabajos en las
vías.

C5

Vías en mal
estado.

C6

Congestionamiento
vehicular.

C7

Accidente.

C8

Buen clima (No
hay lluvias).

Por medio de estos nodos se realizará un modelo de Mapa
Cognitivo Difuso con sus relaciones y sus pesos tal como se ilustra en la Fig. 4.

Para poder efectuar la relación que hay entre un nodo y otro,
hay que considerar dos preguntas:

1.
¿Cuando este componente incrementa,  el otro componente incrementa o decrementa?

2.
¿Éste incrementa o decrementa altamente,
éste incrementa o decrementa mediamente o éste incrementa o decrementa
bajamente.

También se debe considerar que los valores que se pueden colocar para
indicar la influencia entre componentes y se encuentran en el rango de 1 al -1,
para indicar el peso que tiene un nodo sobre otro

Fig. 4 Mapa Cognitivo Difuso del
Tráfico Vehicular

Se realizará la lectura de un nodo para comprender cómo se
lee el modelo:

Si los
accidentes incrementan (C7), la congestión vehicular incrementa (C6).

De esta
manera se realizará la lectura de cada nodo o concepto de este modelo, para
mayor comprensión.

Para identificar el peso de cada nodo, se consulta a
especialistas en el tema, se realizan preguntas que ayuden a identificar los
factores que inciden en el problema, por lo cual un experto en el área de
gestión vehicular ayudó a realizar el mapa cognitivo difuso con los diferentes
pesos de cada nodo. [23]

De acuerdo a la TABLA III en donde se considera la variable lingüística Cantidad, con sus
respectivas etiquetas linguisticas, las cuales ayudarán a darle un valor y
sentido a la variable de estudio.

TABLA III

ETIQUETA LINGÜÍSTICA

Etiquetas Lingüísticas

Valor

Demasiado

1

Medianamente mucho

0.5

Mucho

0.25

0

Poco

-0.25

Mediamante Poco

-0.50

Muy poco

-1

Las relaciones que existen en cada nodo, se deben detallar en
la matriz de adyacencia, indicando el peso de cada nodo tal como se muestra en
la TABLA IV.

TABLA IV

CASO
DE ESTUDIO: REPRESENTACIÓN DE MATRIZ DE ADYACENCIA

C1

C2

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C1

W11

W12

W13

W14

W15

W16

W17

W18

C2

W21

W22

W23

W24

W25

W26

W27

W28

C3

W31

W32

W33

W34

W35

W36

W37

W38

C4

W41

W42

W43

W44

W45

W46

W47

W48

C5

W51

W52

W53

W54

W55

W56

W57

W58

C6

W61

W62

W63

W64

W65

W66

W67

W68

C7

W71

W72

W73

W74

W75

W76

W77

W78

C8

W81

W82

W83

W84

W85

W86

W87

W88

La matriz de adyacencia es una matriz que muestra los pesos
que tienen entre un nodo a otro. La matriz es muy sencilla de realizar, solo se
escriben los pesos que tiene un nodo sobre otro nodo, los cuales fueron
definidos por el experto en el tema.

Una vez
obtenida la matriz de adyacencia, se necesita establecer los patrones de
entrada del llamado vector de entrada, para poder simular los escenarios que se
necesite analizar.

El vector de entrada es el siguiente:

E = [E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8]

E = [0     0    0
0   1   0
0    0]

Cero significa que el nodo está apagado y 1 que el nodo está prendido;
también se pueden usar valores compredidos desde -1 hasta 1, y en este caso se
encenderá E5 y se le coloca un valor muy alto; el resto de los nodos quedan
apagados.

De acuerdo a la TABLA V, los valores del vector de entrada dependerán de lo que
se quiera analizar en determinado momento.

TABLA V

MULTIPLICACIÓN DEL VECTOR DE ENTRADA CON MATRIZ ADYACENCIA

C1

C2

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C1

W11

W12

W13

W14

W15

W16

W17

W18

C2

W21

W22

W23

W24

W25

W26

W27

W28

C3

W31

W32

W33

W34

W35

W36

W37

W38

C4

W41

W42

W43

W44

W45

W46

W47

W48

C5

W51

W52

W53

W54

W55

W56

W57

W58

C6

W61

W62

W63

W64

W65

W66

W67

W68

C7

W71

W72

W73

W74

W75

W76

W77

W78

C8

W81

W82

W83

W84

W85

W86

W87

W88

VR= [E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8]

Se debe
realizar la multiplicación del vector con la matriz de adyacencia, de la cual
obtenemos un vector resultante:

.

VR1= [R1 R2 R3 R4
R5 R6 R7 R8]

Aplicando la
fórmula 1, donde x es cada elemento del vector resultante, se aplica esta
función en todos los elementos del vector resultante VR de la multiplicación,
obteniendo un nuevo vector resultado ya habiendo aplicado la función sigmoidal.

VS= [S1 S2 S3 S4
S5 S6 S7 S8]

El vector
resultante VS, será el nuevo vector de entrada en la siguiente iteración; se
realiza este procedimiento para los vectores resultantes VS en cada iteración, y
este proceso continúa hasta cuando los valores de entradas y los valores de
salida sean los mismo. Ver el resultado en la tabla 8.

IV. RESULTADOS

Es  preciso dar a
conocer cuáles han sido los resultados obtenidos en esta investigación con el
propósito de destacar la solución que se le ha dado al problema por medio del
análisis de la información. Aunque no es nuestro enfoque principal, se usó Big
Data para analizar la información del tráfico permitiendo realizar consultas
dependiendo de las necesidades de los analistas. Sin embargo, para dar solución
al problema del tráfico se usaron Mapas Cognitivos Difusos.

Una vez construido el MCD, en la TABLA VI se realiza la matriz adyacente: se colocan todos los conceptos tanto en
filas como en columnas (cabecera) y se ubican los pesos de cada nodo que fueron
definidos en el modelo en su respectiva celda.

TABLA VI

RESULTADO DE MATRIZ DE
ADYACENCIA

C1

C2

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C1

0

0

0

0

0

-0.64

0

0

C2

0

0

0

0

0

-0.75

0

0

C3

0

0

0

0

0.5

0.78

0

0

C4

0

0

0

0

0

0.53

0.67

0

C5

0

0

0

0

0

0.56

0.8

0

C6

0

0

0

0

0

0

0

0

C7

0

0

0

0

0

0.58

0

0

C8

0

0

0

0

0

-0-56

0

0

En la TABLA VII Se debe evaluar la centralidad de un nodo para conocer cuál es el nodo
más importante; éste se lo encuentra por medio de las entradas y salidas de un
concepto. Para hallar las entradas de un concepto se deben sumar todos los
valores entrantes de dicho nodo; para hallar las salidas de un concepto se deben
sumar todos los valores salientes de dicho nodo.  Se calcula la centralidad usando la fórmula 2.

TABLA VII

RESULTADO DE LA
CENTRALIDAD DE LOS NODOS

Nodo

Entradas

Salidas

Centralidad

C1

0

0.64

0.64

C2

0

0.75

0.75

C3

0

1.28

1.28

C4

0

1.20

1.20

C5

0.5

1,36

1.86

C6

4.4

0

4.4

C7

1.47

0.58

2.05

C8

0

0.56

0.56

El número de iteraciones no es definido, ni por la cantidad
de conceptos ni por los pesos, sino que se realiza el proceso explicado en el
punto 3 para hallar el vector de salida de cada iteracción, y éste se repite
hasta que el vector de salida sea igual que el vector de entrada como se
visualiza en la TABLA VIII.

TABLA VIII

ITERACIONES DEL MCD

Iteración

Vector entrada

Vector de salida

1

0,0,0,0,1,0,0,0

0.5, 0.5, 0.5 ,0.5, 0.5, 0.64, 0.69, 0.50

2

0.5, 0.5, 0.5 ,0.5, 0.5, 0.64, 0.69, 0.50

0.5,0.5,0.5 ,0.5, 0.56, 0.59, 0.68, 0.50

3

0.5, 0.5, 0.5 ,0.5, 0.56, 0.59, 0.68, 0.50

0.5,0.5,0.5 ,0.5, 0.56, 0.60, 0.69, 0.50

4

0.5, 0.5, 0.5 ,0.5, 0.56, 0.60, 0.69, 0.50

0.5,0.5,0.5 ,0.5, 0.56, 0.60, 0.69, 0.50

A.
Uso de la herramienta Mental
Modeler

En la Fig. 5 Mental Modeler permite modelar de manera ágil el MCD, agregando los
componentes necesarios que se necesitan para resolver este problema, añadiéndoles
el peso a cada componente.

Fig. 5 Mental Modeler: Mapa Cognitivo Difuso

En las
Fig. 6 y Fig. 7, la
herramienta llena automáticamente los valores en la matriz cuadrada dependiendo
del peso que se colocó al realizar el modelo, es decir facilita la labor de
estar llenando celda por celda.

Fig. 6 Mental Modeler: Resultado de Matriz de adyacencia

Mental
Modeler coloca los valores de entrada y salida de cada nodo y calcula la
centralidad que posee cada nodo, optimizando tiempo al usuario, ya que lo
realiza de manera automática.

Fig. 7 Mental Modeler: Resultado de la centralidad de los nodos

En la Fig. 8 se ingresa el vector de entrada, es
decir qué conceptos se considera encender para conocer en cuánto influye al
resto de los elementos; en este caso se enciende el nodo Vías en mal estado.

Fig. 8 Mental Modeler: Vector de entrada

Como se
visualiza en la Fig. 9, la herramienta permite visualizar
qué impacto tiene el nodo Vías en mal estado en el modelo, por lo cual se ve
afectado el Congestionamiento vehicular y los Accidentes. Como se observa en la
figura 4, Vías en mal estado está directamente relacionado con los conceptos
mencionados anteriormente, por ende, se ven seriamente comprometidos.

Fig. 9 Resultado de escenario en Mental Modeler

IV. CONCLUSIONES

El uso de mapas cognitivos difusos permitió identificar la situación actual
con respecto al tráfico vehicular ya que, con ayuda de expertos en el área de
gestión vehicular, se logró obtener los factores que conllevan al
congestionamiento de carros.

Se logró realizar un modelo eficientemente estructurado lo cual permitió
examinar cómo afectan un factor en relación con otro, y así conocer cuál es el
factor más relevante en este estudio, para su posterior análisis. El estudio de
caso demostró la factibilidad del procedimiento y servirá de gran aporte sobre
todo para ayudar a las partes interesadas y las personas encargadas de las
tomas de decisiones a dar sentido a una situación compleja y negociar
soluciones; se analizó de manera pertinente cada uno de los factores que
inciden en este problema.

Al realizar el MCD, se pudo obtener las siguientes ventajas competitivas:
permite examinar las relaciones que hay entre conceptos, integrar el conocimiento
de expertos en el tema y realizar análisis dinámico; es decir, simular
diferentes escenarios según la situación que se quiera considerar en
determinado momento.

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