Redes Complejas

Créditos
5
Tipos
Optativa
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos , pero tiene capacidades previas
Departamento
URV;CS
Las estructuras de conexión en red están omnipresentes en el mundo que nos rodea: las redes de comunicación, redes de transporte, redes de amigos y conocidos, y las redes biológicas, por nombrar sólo algunos casos. En este curso, los estudiantes aprenderán las similitudes y las abstracciones matemáticas que yacen bajo estos ejemplos. Otros ejemplos se extraerán de la biología molecular (regulación genética y redes de interacción de proteínas), economía (redes de comercio, las relaciones entre las empresas, y las interacciones en las redes estratégicas), las redes informáticas (Internet, world wide web), y la ecología (las redes de alimentación). En la última década ha habido una explosión de trabajo en la teoría y aplicaciones de redes para una enorme gama de problemas. Los estudiantes que completen este curso, obtendrán una amplia introducción a los trabajos recientes en este ámbito; comprenderán las fortalezas y debilidades de modelado de la red, y podrán aplicar las redes y su análisis en una variedad de configuraciones.

En la primera parte del curso, nos centraremos en la descripción empírica de la estructura de la red. A continuación, dirigiremos nuestra atención a la dinámica de las redes: como las redes se forman y crecen, y cómo son estas reglas de crecimiento relacionados con la estructura global. Finalmente, tendremos en cuenta algoritmos y la dinámica en las redes. En la última parte del curso se presentarán los problemas relacionados con la propagación de enfermedades y virus informáticos en las redes, la forma de detectar la estructura comunidades en las redes, y por ejemplo cómo funciona el algoritmo PageRank de Google.

Profesorado

Responsable

Otros

Horas semanales

Teoría
2
Problemas
0
Laboratorio
0.5
Aprendizaje dirigido
0.5
Aprendizaje autónomo
5.33

Competencias

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

  • CG3 - Capacidad para la modelización, cálculo, simulación, desarrollo e implantación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Inteligencia Artificial.

    • Competencias Técnicas de cada especialidad

    Académicas

  • CEA11 - Capacidad de comprender las técnicas avanzadas de Inteligencia Computacional, y saber diseñar, implementar y aplicar estas técnicas en el desarrollo de aplicaciones, servicios o sistemas inteligentes.

    • Profesionales

  • CEP2 - Capacidad de resolver los problemas de toma de decisiones de las diferentes organizaciones, integrando herramientas inteligentes.

    • Competencias Transversales

    Uso solvente de los recursos de información

  • CT4 - Gestionar la adquisicion, la estructuracion, el analisis y la visualizacion de datos e informacion en el ambito de la especialidad y valorar de forma critica los resultados de esta gestion.

    • Razonamiento

  • CT6 - Capacidad de evaluar y analizar de manera razonada y critica sobre situaciones, proyectos, propuestas, informes y estudios de caracter cientifico-tecnico. Capacidad de argumentar las razones que explican o justifican tales situaciones, propuestas, etc.

    • Analisis y sintesis

  • CT7 - Capacidad de analisis y resolucion de problemas tecnicos complejos.

    • Básicas

  • CB6 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

    • Objetivos

    1. Detectar sistemas susceptibles de ser representados mediante redes complejas
      Competencias relacionadas: CG3, CEP2, CB6,
    2. Saber como estudiar y caracterizar la estructura de redes complejas
      Competencias relacionadas: CEA11, CT4, CT7,
    3. Conocer y saber implementar modelos de redes complejas
      Competencias relacionadas: CT7, CB6,
    4. Conocer las principales dinámicas sobre redes complejas
      Competencias relacionadas: CT4, CT7,
    5. Saber como implementar y validar simulaciones Montecarlo
      Competencias relacionadas: CT7,
    6. Saber aplicar los conocimientos adquiridos para la extracción de información de sistemes que se pueden describir mediante redes complejas
      Competencias relacionadas: CEA11, CEP2, CT4, CT6,

    Contenidos

    1. Introducción
      Ejemplos de redes complejas en muchos ámbitos de conocimiento. Tipos de redes complejas.
    2. Estructura de redes complejas
      Principales características topológicas y estructurales de las redes complejas: distribución de grado, small-world, transitividad, assortativity, estructura de comunidades, centralidad. Algoritmos de detección de comunidades.
    3. Modelos de redes complejas
      Redes aleatorias Erdös-Rényi, modelo de Barabási-Albert, modelo de Watts-Strogatz, modelo de configuración.
    4. Dinámicas en redes complejas
      Dinámicas más importantes en redes complejas: propagación de epidemias, sincronización, difusión, juegos evolutivos, percolación. Simulaciones Montecarlo. Transiciones de fase.

    Actividades

    Actividad Acto evaluativo


    Introducción

    Introducción
    Objetivos: 1
    Contenidos:
    Teoría
    2h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Estructura de redes complejas

    Desarrollo del tema
    Objetivos: 2
    Contenidos:
    Teoría
    12h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    2.5h
    Aprendizaje dirigido
    2h
    Aprendizaje autónomo
    10h

    Modelos de redes complejas

    Desarrollo del tema
    Objetivos: 3
    Contenidos:
    Teoría
    6h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    2h
    Aprendizaje dirigido
    2h
    Aprendizaje autónomo
    20h

    Dinámicas en redes complejas

    Desarrollo del tema
    Objetivos: 4 5
    Contenidos:
    Teoría
    10h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    2h
    Aprendizaje dirigido
    2h
    Aprendizaje autónomo
    10h

    Proyecto

    Proyecto de redes complejas
    Objetivos: 1 2 3 4 5 6
    Contenidos:
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    1h
    Aprendizaje dirigido
    1h
    Aprendizaje autónomo
    40h

    Entrega de prácticas sobre estructura de redes complejas

    Entrega de prácticas sobre estructura de redes complejas
    Objetivos: 2
    Semana: 4
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Entrega de prácticas sobre modelos de redes complejas

    Entrega de prácticas sobre modelos de redes complejas
    Objetivos: 3
    Semana: 8
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Entrega de prácticas sobre detección de comunidades

    Entrega de prácticas sobre detección de comunidades
    Objetivos: 2
    Semana: 11
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Entrega de prácticas sobre simulación de dinámicas

    Entrega de prácticas sobre simulación de dinámicas
    Objetivos: 4 5
    Semana: 15
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Entrevista del proyecto

    Entrevista del proyecto
    Objetivos: 1 6
    Semana: 18
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Metodología docente

    Clases magistrales, prácticas con ordenador, resolución de problemas prácticos.

    Método de evaluación

    Resolución de problemas prácticos
    Desarrollo de un proyecto de redes complejas

    Bibliografía

    Básico

    Web links

    Capacidades previas

    Capacidades previas en Algorítmica y Programación:
    - Tipos abstractos de datos y costes computacional
    - Grafos, árboles y algoritmos