Modelización de demanda por transporte portuario de mercancías: un enfoque de autómatas celulares

Abstract

RESUMEN: Esta investigación presenta una nueva estructura de modelación para predecir elección portuaria, basándose en autómatas celulares (AC). Esta estructura considera un AC probabilístico que emula los procesos de decisión de múltiples exportadores que interactúan entre sí. La elección portuaria es una decisión dinámica que depende de las características de los puertos y de cada exportador, así como de las decisiones tomadas por sus vecinos, en un instante dado. Esta estructura se aplicó al caso de exportaciones de vehículos en Brasil y la calibración se realizó a través de un algoritmo genético. Los resultados muestran que el AC probabilístico es capaz de replicar el comportamiento histórico de las decisiones de elección de puerto en la industria automotriz brasileña, con un alto grado de éxito. La componente espacial del AC resultó ser de gran relevancia en el proceso de decisión dinámica, junto con los atributos y la ubicación geográfica de los puertos

ABSTRACT: This research develops a new modelling framework to predict port choice decisions, based on cellular automata (CA). This framework is a probabilistic CA intended to replicate the decision processes made by multiple shippers interacting with each other. The port choice is a dynamic decision that depends on the ports’ characteristics and attributes of each shipper at a given time, as well as the decisions made by their neighbours. The specified CA was applied to the case of vehicle exports from Brazil and the calibration was performed through a genetic algorithm. The results show that the probabilistic CA is able to replicate the historic behaviour of the port choice decisions in the Brazilian vehicle industry, with a high degree of success. The spatial component of the CA turned out to be of major relevance in the dynamic decision process along with the attributes and geographical location of ports.