<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Redes on kenji.blog</title><link>http://kenji.blog/es/tags/redes/</link><description>Recent content in Redes on kenji.blog</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>es</language><copyright>kenjinote</copyright><lastBuildDate>Thu, 10 Sep 2026 21:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="http://kenji.blog/es/tags/redes/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>¿Por qué empeoró el tráfico al construir una nueva carretera?: La paradoja de Braess</title><link>http://kenji.blog/es/p/braess-paradox/</link><pubDate>Thu, 10 Sep 2026 21:00:00 +0900</pubDate><guid>http://kenji.blog/es/p/braess-paradox/</guid><description>&lt;img src="http://kenji.blog/p/braess-paradox/img/braess_paradox.jpg" alt="Featured image of post ¿Por qué empeoró el tráfico al construir una nueva carretera?: La paradoja de Braess" />&lt;p>La hora punta de la mañana. Estás harto del tráfico diario cuando llegan buenas noticias:
&amp;ldquo;¡El departamento de planificación urbana ha construido &lt;strong>una nueva carretera de atajo de última generación&lt;/strong> para resolver la congestión!&amp;rdquo;
Todos esperaban poder dormir un poco más a partir de mañana.&lt;/p>
&lt;p>Sin embargo, al día siguiente, cuando la nueva carretera se abrió al público, lejos de mejorar, provocó &lt;strong>un embotellamiento aún peor que antes&lt;/strong>, aumentando el tiempo de viaje de todos.&lt;/p>
&lt;p>Esto no es una leyenda urbana ni un error administrativo. Es un fenómeno famoso de la teoría de redes llamado &lt;strong>&amp;ldquo;La paradoja de Braess (Braess&amp;rsquo;s Paradox)&amp;rdquo;&lt;/strong>, demostrado matemáticamente en 1968 por el matemático alemán Dietrich Braess.&lt;/p>
&lt;h2 id="modelo-de-la-paradoja-4000-conductores">Modelo de la paradoja: 4.000 conductores
&lt;/h2>&lt;p>Veamos con un modelo matemático sencillo por qué ocurre el fenómeno de que &amp;ldquo;hay más carreteras pero todos tardan más&amp;rdquo;.&lt;/p>
&lt;p>Hay 4.000 conductores que se dirigen desde un punto de partida (zona residencial) hasta un punto de destino (distrito de oficinas).
Al principio, solo existían las siguientes 2 rutas (ruta superior y ruta inferior):&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;strong>Ruta superior&lt;/strong>: Se pasa por la carretera estrecha $A$ y luego por la autopista ancha $B$.&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>Ruta inferior&lt;/strong>: Se pasa por la autopista ancha $C$ y luego por la carretera estrecha $D$.&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;p>Las &amp;ldquo;carreteras estrechas&amp;rdquo; se congestionan cuando aumentan los coches, por lo que el tiempo de recorrido es &amp;ldquo;número de coches $\div 100$&amp;rdquo; minutos.
Las &amp;ldquo;autopistas anchas&amp;rdquo; nunca se congestionan sin importar cuántos coches circulen, y siempre tardan &amp;ldquo;45 minutos&amp;rdquo;.&lt;/p>
&lt;div class="mermaid">graph LR
START["Inicio (4000 personas)"] -->|Carretera estrecha A: T=N/100| MID1["Punto intermedio 1"]
START -->|Autopista C: T=45 min| MID2["Punto intermedio 2"]
MID1 -->|Autopista B: T=45 min| GOAL["Meta"]
MID2 -->|Carretera estrecha D: T=N/100| GOAL
style START fill:#4CAF50,color:#fff
style GOAL fill:#F44336,color:#fff&lt;/div>
&lt;h3 id="tiempo-de-recorridoantes-de-la-construcción">Tiempo de recorrido【antes de la construcción】
&lt;/h3>&lt;p>Los conductores son inteligentes e intentan elegir la ruta más rápida posible. Como resultado, los 4.000 se dividen equitativamente entre la ruta superior (2.000 personas) y la ruta inferior (2.000 personas).&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;strong>Tiempo de la ruta superior&lt;/strong>: $\frac{2000}{100}$ min (carretera estrecha) + $45$ min (autopista) = &lt;strong>$65$ minutos&lt;/strong>&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>Tiempo de la ruta inferior&lt;/strong>: $45$ min (autopista) + $\frac{2000}{100}$ min (carretera estrecha) = &lt;strong>$65$ minutos&lt;/strong>&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;p>Independientemente de la ruta elegida, el tiempo de recorrido se estabiliza en &amp;ldquo;65 minutos&amp;rdquo; para todos.&lt;/p>
&lt;h2 id="la-trampa-de-la-carretera-de-atajo">La trampa de la carretera de atajo
&lt;/h2>&lt;p>Ahora supongamos que el alcalde construye un &lt;strong>&amp;ldquo;bypass ultrarrápido de ensueño que permite ir del punto intermedio 1 al punto intermedio 2 en 0 minutos (instantáneamente)&amp;rdquo;&lt;/strong>.&lt;/p>
&lt;div class="mermaid">graph LR
START["Inicio (4000 personas)"] -->|Carretera estrecha A: T=N/100| MID1["Punto intermedio 1"]
START -->|Autopista C: T=45 min| MID2["Punto intermedio 2"]
MID1 -.->|Nuevo bypass: T=0 min| MID2
MID1 -->|Autopista B: T=45 min| GOAL["Meta"]
MID2 -->|Carretera estrecha D: T=N/100| GOAL
style START fill:#4CAF50,color:#fff
style GOAL fill:#F44336,color:#fff
style MID1 fill:#FF9800,stroke:#333
style MID2 fill:#FF9800,stroke:#333&lt;/div>
&lt;p>Los conductores ahora tienen una nueva opción de ruta.
Un conductor en el punto de partida piensa así:
&amp;ldquo;Es mejor usar la carretera estrecha A que la autopista C (45 min). Incluso en el peor caso, si las 4.000 personas eligen A, solo tardaría 40 minutos (4000/100).&amp;rdquo;&lt;/p>
&lt;p>Por lo tanto, &lt;strong>las 4.000 personas se dirigen a la &amp;ldquo;carretera estrecha A&amp;rdquo;&lt;/strong>.
Al llegar al punto intermedio 1, vuelven a pensar:
&amp;ldquo;Es mejor pasar por el nuevo bypass (0 min) y usar la carretera estrecha D que usar la autopista B (45 min). Incluso si todos pasan por D, solo tardaría 40 minutos.&amp;rdquo;&lt;/p>
&lt;p>Por lo tanto, &lt;strong>las 4.000 personas pasan por el &amp;ldquo;nuevo bypass&amp;rdquo; hacia la &amp;ldquo;carretera estrecha D&amp;rdquo;&lt;/strong>.&lt;/p>
&lt;h3 id="tiempo-de-recorridodespués-de-la-construcción">Tiempo de recorrido【después de la construcción】
&lt;/h3>&lt;p>Como resultado de que todos hicieron &amp;ldquo;la elección más rápida (racional) para sí mismos&amp;rdquo;, todos terminaron tomando la misma ruta (A → nuevo bypass → D).&lt;/p>
&lt;p>Calculemos el tiempo de recorrido:&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>Carretera estrecha $A$: $\frac{4000}{100} = 40$ min&lt;/li>
&lt;li>Nuevo bypass: $0$ min&lt;/li>
&lt;li>Carretera estrecha $D$: $\frac{4000}{100} = 40$ min&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>Total: $80$ minutos&lt;/strong>&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;p>Sorprendentemente, a pesar de la construcción de un cómodo nuevo atajo, el tiempo de viaje de todos &lt;strong>empeoró de &amp;ldquo;65 minutos&amp;rdquo; a &amp;ldquo;80 minutos&amp;rdquo;&lt;/strong>.&lt;/p>
&lt;p>Podrías pensar: &amp;ldquo;¿No podría al menos una persona usar la ruta antigua (por la autopista)?&amp;rdquo;, pero si una persona elige la ruta por la autopista (45 min + 40 min = 85 min), tardaría aún más que los 80 minutos actuales, por lo que nadie quiere cambiar de ruta.
En teoría de juegos, esto se denomina haber alcanzado un &lt;strong>&amp;ldquo;equilibrio de Nash&amp;rdquo;&lt;/strong>. Como resultado de que todos actuaron de manera óptima para sí mismos, el conjunto ha caído en el peor resultado posible.&lt;/p>
&lt;h2 id="ejemplos-en-el-mundo-real">Ejemplos en el mundo real
&lt;/h2>&lt;p>La paradoja de Braess no es una mera teoría abstracta; ha sido observada repetidamente en el tráfico urbano real y en sistemas de redes.&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;strong>1969, Stuttgart, Alemania&lt;/strong>:
Se construyó una nueva carretera para resolver la congestión del tráfico, pero la congestión empeoró. Finalmente, al &lt;strong>cerrar esa nueva carretera, el flujo del tráfico mejoró&lt;/strong>.&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>1990, Nueva York&lt;/strong>:
Durante un evento del Día de la Tierra, se cerró por completo la &amp;ldquo;Calle 42&amp;rdquo;, epicentro de la congestión. Contrariamente a las predicciones de los expertos en tráfico, &lt;strong>la congestión en todo Manhattan se redujo drásticamente&lt;/strong>.&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>Redes de comunicación&lt;/strong>:
El mismo fenómeno puede ocurrir en el enrutamiento de Internet y en las redes eléctricas. Al añadir nuevos cables o líneas, los paquetes de datos se concentran en &amp;ldquo;la ruta más corta que parece óptima&amp;rdquo;, lo que puede provocar la caída de toda la red.&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;p>La paradoja de Braess ilustra magistralmente el dilema de las sociedades complejas: &lt;strong>&amp;ldquo;la suma de las decisiones racionales individuales (egoísmo) no siempre conduce al resultado óptimo para el conjunto&amp;rdquo;&lt;/strong>. A veces, &amp;ldquo;eliminar opciones (libertad)&amp;rdquo; puede beneficiar a todos.&lt;/p></description></item></channel></rss>