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PROJECT / MOBILITY-MARKOV-SIMULATOR

Una flota. Muchos futuros.

RShinyMarkovMonte Carlo

¿Cómo cambia una flota cuando los vehículos se desplazan, se averían y vuelven al servicio? Modifica las condiciones y observa cómo evoluciona.

Proyecto reproducible

Qué puedes explorar

La aplicación representa una flota que se mueve entre tres estaciones. Puedes cambiar las probabilidades de desplazamiento, introducir averías y decidir si los vehículos se reparan o quedan fuera de servicio. Después, los gráficos muestran cómo se reparte la flota y cuántos vehículos siguen disponibles. También puedes comparar la evolución que calcula el modelo con simulaciones de recorridos aleatorios. El proyecto nació de una práctica de álgebra lineal de la UOC, que amplié para poder experimentar con distintas decisiones de mantenimiento.

Qué nos cuenta el proyecto

Puedes ver por qué una flota pierde disponibilidad si las averías se acumulan y cómo cambia esa evolución cuando hay reparación. La comparación de escenarios también incluye costes ilustrativos para relacionar el comportamiento del sistema con las decisiones de mantenimiento. Todo depende de las probabilidades que elijas: no son datos de una flota real. Cada paso representa una transición del sistema, no una hora, y los importes sirven para explorar el ejemplo, no para elaborar un presupuesto real.

EVALUACIÓN EJECUTADA / 2026-10-01

VIAJES HASTA AVERÍA20
DISPONIBILIDAD ESTACIONARIA83.33%
HORIZONTE / TRANSICIONES40
Sin averías / 100.0%Avería absorbente / 12.9%Mantenimiento / 83.3%

Flota inicial de 1.500 bicicletas, avería de 0,05 y reparación de 0,25 por oportunidad de transición, con retorno a A. Sin capacidades máximas ni redistribución. La comparación muestra expectativas matemáticas, no datos observados; los costes dependen de parámetros ilustrativos.

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