Aerolínea: Mejor lugar para vivir

Una aerolínea tiene las siguientes rutas desde las ciudades a las que sirve (cada par tiene servicio en ambas direcciones).

(Similar al Ejercicio 2.3 de los Ejercicios 1.1)



In [4]:

    
# Se agrega la distancia en Kilometros, tomada de https://www.timeanddate.com/worldclock/distance.html
routemap =  [('St. Louis', 'Miami',1707), 
             ('St. Louis', 'San Diego',2518), 
             ('St. Louis', 'Chicago',422), 
             ('San Diego', 'Chicago',2792), 
             ('San Diego', 'San Francisco',737), 
             ('San Diego', 'Minneapolis',2466), 
             ('San Diego', 'Boston',4159), 
             ('San Diego', 'Portland(Maine)',4224), 
             ('San Diego', 'Seattle',1712), 
             ('Tulsa', 'New York',1979), 
             ('Tulsa', 'Dallas',382), 
             ('Phoenix', 'Cleveland(Ohio)',2815), 
             ('Phoenix', 'Denver',943), 
             ('Phoenix', 'Dallas',1426), 
             ('Chicago', 'New York',1147), 
             ('Chicago', 'Los Angeles',2811), 
             ('Miami', 'New York',1753), 
             ('Miami', 'Philadelphia',1641), 
             ('Miami', 'Denver',2778), 
             ('Boston', 'Atlanta(Georgia)',1506), 
             ('Dallas', 'Cleveland(Ohio)',1651), 
             ('Dallas', 'Albuquerque',946), 
             ('Philadelphia', 'Atlanta(Georgia)',1070), 
             ('Denver', 'Minneapolis',1125), 
             ('Denver', 'Cleveland(Ohio)',1975), 
             ('Albuquerque', 'Atlanta(Georgia)',2048), 
             ('Minneapolis', 'Portland(Maine)',1836), 
             ('Los Angeles', 'Seattle',1545), 
             ('San Francisco', 'Portland(Maine)',4382), 
             ('San Francisco', 'Seattle',1093), 
             ('San Francisco', 'Cleveland(Ohio)',3488), 
             ('Seattle', 'Portland(Maine)',4008)]



In [ ]:

    
import networkx as nx
G.add_weighted_edges_from([('a','b',0.3),('a','c',1),('a','d',0.9),('a','e',1),('a','f',0.4),('c','f',0.2),('c','f',0.2),('b','h',0.2),('f','j',0.8),('f','g',0.9),('j','g',0.6),('g','k',0.4),('g','h',0.2),('k','h',1)])

Calcule la distancia entre cada par de ciudades, añada esa distancia como pesos de la red.

Imprima la nueva red con pesos



In [ ]:

Cuál es el máximo número de intercambios que tendría que hacer un pasajero en un solo viaje entre dos ciudades servidas? (suponiendo rutas óptimas)



In [ ]:

Si usted necesitara viajar mucho en esta aerolínea, cual sería el lugar óptimo para vivir? (i.e. minimizar el tiempo de viaje para llegar a cualquier ciudad. Asuma que el tiempo entre intercambios es de 1 hora y que los aviones viajan a 500 km/hora)



In [ ]:

Calcule diferentes medidas de centralidad. Es el nodo que escogió para vivir el más importante según estas medidas? Explique



In [ ]:

Modelos Generativos

Simulación de Red de Citaciones (Similar al Ejercicio 1.2.1 de los Ejercicios 1.4)

Con un número de papers N = 1000. Los papers van a ser publicados en orden (primero 1, después 2, etc.) Defina el promedio de citaciones de cada paper (e.g. 3 citaciones). Cree un grupo inicial de papers. Cada nuevo paper tendrá c citaciones. Esas citaciones van a ser a papers ya existentes y proporcional al número de papers que citan a cada paper.

Cree una red con estas propiedades



In [ ]:

Compare la distribución de grados de esta red con una red aleatoria con el mismo número de nodos y enlaces



In [ ]:

Calcule 5 diferentes medidas de centralidad para esta red (incluyendo degree centrality, i.e. descubra los Hubs)



In [ ]:

Cree 10 nuevas redes con este proceso y compare cuáles son los nodos que se vuelven Hubs y tienen altos niveles de centralidad
- Son siempre los mismos nodos los que se vuelven hubs y tienen alta centralidad?
- Cómo estas obsrevaciones tiene relación con la vida real?



In [ ]:

Cuantos componentes tiene la red? (Explique por qué)



In [ ]: