Para depositar en Docta Complutense, identifícate con tu correo @ucm.es en el SSO institucional. Haz clic en el desplegable de INICIO DE SESIÓN situado en la parte superior derecha de la pantalla. Introduce tu correo electrónico y tu contraseña de la UCM y haz clic en el botón MI CUENTA UCM, no autenticación con contraseña.

MaaS4All: simulando la adopción de MaaS desde un enfoque basado en multi-agentes e integrado en SIG

dc.book.titleTecnologías de la Información Geográfica para la construcción de territorios inteligentes
dc.contributor.authorSalas Peña, Aitor
dc.contributor.authorCondeço Melhorado, Ana Margarida
dc.contributor.editorRuiz Pérez, Mauricio
dc.contributor.editorPons Esteva, Antonio
dc.date.accessioned2026-02-20T15:04:25Z
dc.date.available2026-02-20T15:04:25Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEn esta comunicación se presenta el modelo basado en multi-agentes MaaS4All, que permite simular el proceso de elección de planes MaaS entre diferentes opciones de movilidad a partir de la interacción entre usuarios/as, operadores de movilidad, tanto públicos como privados, y entorno espacial. El modelo se acopla con SIG con el fin de analizar un entorno densamente provisto de servicios de transporte, como es el Área Metropolitana de Madrid. El objetivo final del modelo es evaluar el impacto de la adopción de MaaS en el sistema de transportes desde una perspectiva social y espacial. En un primer paso, las variables de los agentes reciben valores gracias a la información recogida en una encuesta. A continuación, se definen los procesos que posibilitan la interacción entre agentes. El proceso principal es la toma de decisiones, donde los usuarios/as valoran su plan actual de movilidad siguiendo un proceso de decisión de Markov de acuerdo con diferentes criterios de valoración, recompensando o penalizando el servicio ofrecido por los operadores. Por último, al finalizar su viaje cada agente actualiza sus preferencias en función su valoración y, tras un periodo variable, vuelve a acceder a la red. La iteración de simulaciones permite observar la evolución en la adopción de MaaS en función del lugar de residencia de los usuarios/as y de sus condiciones sociales, y monitorizar su rendimiento bajo diversos escenarios.
dc.description.departmentDepto. de Geografía
dc.description.facultyFac. de Geografía e Historia
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statuspub
dc.identifier.doi10.21138/tig.2024.lc
dc.identifier.isbn978-84-128925-7-4
dc.identifier.officialurlhttps://dx.doi.org/10.21138/tig.2024.lc
dc.identifier.relatedurlhttps://age-geografia.es/site/publicaciones/tig/2024/lc.pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/132800
dc.language.isospa
dc.page.final116
dc.page.initial110
dc.page.total7
dc.publisherAGE - Grupo TIG
dc.relation.projectIDCNS2022-136002
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.accessRightsopen access
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.cdu911.3
dc.subject.keywordTransporte
dc.subject.keywordMaaS
dc.subject.keywordModelos basados en multi-agentes
dc.subject.keywordSIG
dc.subject.keywordAprendizaje reforzado
dc.subject.ucmGeografía humana
dc.subject.unesco5403 Geografía Humana
dc.titleMaaS4All: simulando la adopción de MaaS desde un enfoque basado en multi-agentes e integrado en SIG
dc.typebook part
dc.type.hasVersionVoR
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublication08ec9a3f-021c-49d2-8187-a6a43d16f23e
relation.isAuthorOfPublication0b40fd72-2a81-4e20-aab4-1333eca76f6b
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery0b40fd72-2a81-4e20-aab4-1333eca76f6b

Download

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
artículo_TIG.pdf
Size:
482.52 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

Collections