Algoritmo inspirado en Physarum polycephalum para la generación artificial de la red de metro y cercanías de Madrid

Este Trabajo de Fin de Grado estudia un algoritmo basado en Physarum polycephalum (PPA). P.polycephalum es un organismo que ha sido descrito como un ejemplo de inteligencia celular. Los PPAs se han desarrollados en los últimos años debido a su capacidad para resolver problemas complejos, al igual que el organismo que los inspira. El objetivo de este trabajo es desarrollar un PPA y aplicarlo a la red de transporte público de Madrid (MPTN). Para ello se han utilizado mapas georreferenciados de la red de metro y cercanías de la ciudad. Se han usado diversos programas y lenguajes para el desarrollo del algoritmo, adaptación a las redes de transporte y análisis de los resultados. Las redes generadas por P.polycephalum se han comparado a las redes reales. Para ello, se usaron métricas de similaridad. Además, se ha estudiado el efecto de modificaciones en la red generada por P.polycephalum. La adaptación del organismo a la adición o eliminación de determinadas paradas de la red de transporte ha quedado plasmada en nuestro trabajo. Con todo ello, este trabajo muestra una aplicación de un algoritmo biológico en un campo que va más allá de los límites de la biología ABSTRACT This Bachelor End Project studies a Physarum polycephalum inspired Algorithm (PPA). P.polycephalum is an organism that has been described as an example of cellular intelligence. PPAs have been developed in recent years due to their ability to solve complex problems, just like the organism that inspires them. The aim of this work was to develop a PPA and apply it to Madrid Public Transport Network (MPTN). To this end, georeferenced maps of the metro and suburban train networks have been used. Different programs and languages have been applied for the development of the algorithm, adaptation to the transport networks and analysis of the results. The networks generated by P.polycephalum were compared to the real networks. For this purpose, similarity metrics were required. In addition, the effect of modifications in the networks generated by P.polycephalum has been studied. The adaptation of the organism to the addition or elimination of certain stops in the transport network has also been explored. With all this, this work shows an application of a biological algorithm in a field that goes beyond the limits of biology.