lunes, 19 de octubre de 2015

Grafos. Teoria e Implementacion Sin vueltas


Teoría de Grafos.
            La teoría de grafos es el estudio matemático de conexiones entre entidades, ello se formaliza a través de la noción de los nodos (cualquier tipo de entidad,) y las aristas o lados (           relaciones entre distintos nodos).
Prácticamente, los grafos son estructuras de datos no lineales, ello nos brinda la libertad de establecer relaciones entre ellos, no tenemos las restricciones de las estructuras lineales con respecto a relaciones, por ejemplo, es impensable que en una lista yo pueda establecer relaciones entre la cabecera y cualquier nodo elegido de forma arbitraria.

Grafos Dirigidos y Grafos no Dirigidos.
Es posible clasificar los grafos según las relaciones que pueden presentarse entre los nodos. Así encontramos los grafos no dirigidos cuya relación entre nodos es bilateral y los grafos dirigidos, cuya relación es unilateral.
            Podemos Tomar una Red Social como ejemplo, En el caso de Facebook, las personas serían los nodos, y las relaciones de amistad entre ellas las aristas de nuestro grafo. Como dos personas pueden comunicarse indistintamente nos encontramos ante un nodo no dirigido.
            Otro tipo de relación que encontramos en las redes sociales es la relación de seguidor, la cual es unilateral, caracterizando un grafo dirigido, por ejemplo una persona que sigue a su marca preferida de refresco;


Grafo no dirigido que representa la red de los amigos de Juan

Grafos Ponderados
A su vez, si cada arista posee una cualidad que pueda mesurarse, nos encontramos con un grafo Ponderado, por ejemplo, grado de afinidad entre un grupo de personas*.La condición para ser ponderado es poder expresar dicha cualidad con un valor numérico, de forma que su implementación ayude indicando que relaciones son más fuertes. Por ejemplo si asignamos un valor numérico a una relación de amistad teniendo en cuenta la frecuencia con la que solemos comunicarnos.
*para convertir el grado de afinidad en una cualidad mesurable se puede implementar la lógica difusa, nos encontramos con un grado de afinidad que va de 0 a 1(intervalo real);


Sean X e Y las dos personas;
a:Cantidad de mensajes intercambiados entre X e Y;
b:total de mensajes de X ;
b’:total de mensajes de Y;
c: cantidad en amigos en común entre X e Y;
d:total de amigos de X;
d’: total de amigos de Y;
Definimos la función de membresía (Pertenencia al conjunto ‘amigos cercanos de X’ como:

A(x)=[(a/b) + (c/d)]/2

A(y)=[(a/b’) + (c/d’)]/2

El máximo nivel de afinidad sería 1,(todos los mensajes registrados se dan entre ambas personas y forman parte de los mismos círculos sociales).


Otra clasificación de Grafos son los grafos bipartitos, donde nos encontramos con dos clases diferentes de nodos.
Ejemplo:
Aplicación a colegios, tenemos dos clases de nodos, colegios y personas, donde solo puede haber una relación entre un nodo del tipo persona y un nodo del tipo colegio, pero un nodo del tipo colegio puede estar ligado a varios nodos de tipo persona.

-------En Construcción -----------------------

¿Por qué es importante conocer sobre grafos?

Los grafos tienen gran aplicación en el diferentes áreas, se implementan para definir sistemas expertos (programa dedicado a toma de decisiones en un marco determinado) como también otras implementaciones en el área de la Inteligencia Artificial.


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