Análisis de la influencia de la administración portuaria en la sostenibilidad de los puertos mediante técnicas de inteligencia artificial

Resumen

En la explotación y gestión portuaria se barajan numerosas variables, necesitando conocer las relaciones entre ellas para modificar las condiciones de explotación. El uso de redes bayesianas permite clasificar, predecir y diagnosticar dichas variables, estimando también la probabilidad posterior de las no conocidas en base a las conocidas. Así, a nivel de planificación, no es necesario conocer todas las variables conociendo sus relaciones, puesto que las redes bayesianas permiten introducir posibles acciones y la utilidad de sus resultados, lo que hace que puedan usarse en la toma de decisiones.

En el estudio se ha generado una base de datos con más de 100 variables portuarias, clasificadas en económicas, sociales, ambientales e institucionales, tal y como se hace en los estudios de smart ports realizados para el Sistema Portuario Español. A partir de ella se ha creado una red, empleando un grafo dirigido acíclico para conocer las relaciones entre variables en términos de padres e hijos. De dicha red se observa que las variables económicas son la causa del resto de tipologías, ejerciendo de padres en la mayoría de los casos. Asimismo, también se deduce que conocidas las variables ambientales, la red permite estimar la probabilidad posterior de las sociales. Así, se puede concluir que las redes bayesianas permiten modelar la incertidumbre de forma probabilística incluso con un número elevado de variables.