Analysis and detection in V-formations with outliers

Abstract

ABSTRACT: A diversity of movement patterns may be identified when studying a set of moving entities. One of these patterns is called V-formation since its shape resembles such letter. Informally, a set of entities shows a V-formation if they are located in one of its two characteristic lines. In this paper, we propose a model for identifying V-formations with outliers in a list of moving entities. An outlier is an entity of the formation that is apart from its characteristic lines. We present the formal rules of our model and an algorithm for detecting outliers. Our model was validated in NetLogo, a programming and modeling environment for simulating natural and social phenomena.

RESUMEN: Una gran variedad de patrones de movimiento puede ser identificada cuando se estudia un conjunto de entidades móviles. Uno de estos patrones se denomina formación en V, ya que su forma se asemeja a dicha letra. Informalmente, un conjunto de entidades exhibe una formación en V si está ubicado en una de sus dos líneas características. En este artículo se propone un modelo para identificar formaciones en V con outliers en una lista de entidades móviles. Un outlier es una entidad de la formación que está separada de sus líneas características. Se presentan las reglas formales del modelo y un algoritmo para la detección de este tipo de entidades. El modelo se validó mediante NetLogo, un ambiente de programación y de modelamiento para simular fenómenos naturales y sociales.