Modelamiento basado en agente de la dinámica del comerciante ambulante y su influencia sobre la habitabilidad urbana

Abstract

Los ambulantes se autoorganizan en las calles con el fin de lograr objetivos en común, esta asociación genera dinámicas las cuales modifican el espacio físico a largo plazo. Basado en el perfil del ambulante, se elaboraron dos modelos: el Modelo A, un algoritmo de búsqueda condicionado por necesidad de vender del ambulante y la habitabilidad urbana del espacio (formulado por 4 factores ecualizadores relacionados a la venta ambulatoria, para el presente estudio). El Modelo B, incorpora el concepto de capital social el cual representa las redes sociales de ayuda reciproca entre clientes, proveedores y ambulantes. Ambos modelos usarán el parámetro espacial de habitabilidad urbana para evaluar la influencia de la dinámica del vendedor ambulante sobre la calle, de ese modo identificar una zona regulada para la venta ambulatoria (por sus valores máximos). Los modelos se implementan en un espacio virtual, donde los agentes se movilizan en una cuadricula que representa el espacio físico. Cada una de las celdas se caracteriza por tener: un valor de ganancias y de habitabilidad urbana, estos valores son aleatorios. El Modelo A obtuvo el valor urbano en promedio de: 2.85, mientras el Modelo B obtuvo un valor promedio de: 1.19. El valor de ganancias para el modelo A obtuvo un valor de ganancias promedio de 2.50, mientras para el modelo B obtuvo un valor promedio de 2.60. Con el programa Rstudio se evaluó la correlación de los factores ecualizadores propuestos, para el Modelo A el valor de correlación de R=0.998, mientras para el Modelo B el valor de correlación de R=1, ambos representan fuerte correlación. Las formulas presentan mayor ponderación del indicador calle en ambos modelos (58.18 para el modelo A y 57.8 para el modelo B). Entonces, el libre tránsito en las calles es el factor afectado por el establecimiento de los vendedores ambulantes.

The street vendors self-organize on the streets in order to achieve common objectives; this association generates dynamics which modify the physical space in the long term. Based on the street vendor's profile, two models were developed: Model A, a search algorithm conditioned by the street vendor's need to sell and the urban habitability of the space (formulated by 4 equalizing factors related to street vending, for the present study). . Model B incorporates the concept of social capital which represents the social networks of reciprocal help between clients, suppliers and street vendors. Both models will use the spatial parameter of urban habitability to evaluate the influence of street vendor dynamics on the street, thereby identifying a regulated area for street vending (by its maximum values). The models are implemented in a virtual space, where the agents move on a grid that represents the physical space. Each of the cells is characterized by having: a profit and urban habitability value, these values are random. Model A obtained the average urban value of: 2.85, while Model B obtained an average value of: 1.19. The profit value for model A obtained an average profit value of 2.50, while for model B it obtained an average value of 2.60. With the Rstudio program, the correlation of the proposed equalizing factors was evaluated, for Model A the correlation value of R=0.998, while for Model B the correlation value of R=1, both represent strong correlation. The formulas have a greater weighting of the street indicator in both models (58.18 for model A and 57.8 for model B). So, free movement on the streets is the factor affected by the establishment of street vendors.