Los datasets de red son apropiados para modelar redes de transporte. Se crean a partir de entidades de origen, que pueden incluir entidades simples (líneas y puntos) y giros, y almacenan la conectividad de las entidades de origen. Cuando se realiza un análisis de red, siempre se hace en un dataset de red.
Un dataset de red modela la red de calles mostrada en el gráfico siguiente. El gráfico resalta que las calles unidireccionales, las restricciones del giro y los pasos elevados/túneles se pueden modelar. Los análisis que se realizan en la red como, por ejemplo, la ruta desde la parada 1 a la parada 2, respetan éstas y otras propiedades del dataset de red.
Para entender la conectividad y por qué es importante, tenga en cuenta que las entidades normalmente se ignoran entre sí. Por ejemplo, si dos entidades de línea se intersecan, ninguna línea está al tanto de la otra. De igual forma, una entidad de punto al final de una entidad de línea no dispone de ninguna información inherente que le ofrezca información sobre la línea. Sin embargo, el dataset de red realiza un seguimiento de las entidades de origen que son coincidentes. También tiene una política de conectividad, que puede modificar, para definir aún mejor qué entidades coincidentes están realmente conectadas. Esto hace posible el modelado de pasos elevados y subterráneos sin necesidad de conectar las carreteras. De esta manera, cuando se realiza un análisis de red, los solucionadores saben qué rutas son factibles a lo largo de la red.
Dataset de red de varios modelos
También son posibles escenarios de conectividad más complejos como, por ejemplo, las redes de transporte de varios modelos. A continuación se ofrece un ejemplo de red de transporte en el centro de París que muestra redes de carreteras, trenes y buses.
El dataset de red también posee un abundante modelo de atributos de red que ayuda a modelar las impedancias, las restricciones y la jerarquía para la red.
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