Grafo é uma estrutura de dados usada em redes sociais, telecomunicações, internet, ciências cognitivas, incluindo ciência da computação, inteligência artificial, aprendizagem profunda, neurociência, geometria topológica, etc.
A teoria de grafos estuda algoritmos para explorar “profundamente” as várias perspectivas de contextos de rede.
É uma forma diferente de resolver problemas e pensar através de modelos de rede constiuídos por nós e conexões.
Esse tipo de pensamento ou modelagem de pensamento, foi introduzido pelo grande matemático Euler, em 1736.
A teoria de grafos usa o conceito de nó e suas conexões que são entidades genéricas adimensionais, que podem ser qualquer coisa … pessoas, coisas, pensamentos, etc.
A sua “admensionalidade” e simplicidade estrutural de um grafo o a torna universal e capaz de explicar qualquer coisa.
A partir desses dois elementos nós e conexões (ou relações) é possível modelar e construir conceitualmente qualquer coisa “puramente baseado na forma” ou seja na relação entre uma coisa e outras coisas.
O grafo é uma estrutura de dados constituída por nós e relações … inteligível por homens e máquinas … um pode ensinar para o outro o que sabe fazer melhor.
A teoria de grafos e seus algoritmos introduz uma série de novas perspectivas e “forma de pensar não linear” para representar a realidade ou contextos, com uma riqueza de detalhes que pode ser apurada, pelo aumento da complexidade do grafo que depende (quantidade de nós x quantidade de relações) “vezes” (qualidade de nós x qualidade de relações), acrescentando ou retirando nós e ou relações., de acordo as necessidades dinâmicas do ambiente real que vivemos de serviços e negócios.
Essa forma de pensar e modelo de interdependência contextual significa que um mudança num nó ou relacinamento é (e precisa) ser percebido na rede como um todo r na reformulação dos seus caminhos.
Qualquer alteração nas formulações dos problemas do contexto drvr ser controlada e pode levar a mudança de caminhos em “tempo real” … isso se aplica para a formulação e resolução de qualquer problema e solução na rede.
Exemplos de Indicadores Gráficos
Quantidade de nós e relacionamentos … qual o tamanho e complexidade da rede (contexto), quantos nós (entidades) , relacionamentos (conexões) e caminhos (rotas)?
São muitos nós e poucos relacionamentos ou vice versa?
Grau de complexidade do grafo … em função do tempo, recurso e esforço?
Caminhos máximos e mínimos … dado a situação A específica (nó A) qual a forma mais rápida e menos custosa de chegar a sistuação B (nó B)? Qual o caminho mais longo, mais rápido, mais custoso, mais fácil, mais arriscado, mais seguro, mais rentável, mais agradável, mais econômico, mais produtivo? mais eficiente? mais eficaz? mais congestionados? mais livres?
Grau do nó e da rede … definido como quantidade de nós / quantidade de conexões na rede, quantas conexões em média tem um nó da rede? Qual a distribuição de probabilidade do grau da rede? Quais as regiões de e nós de maior ou menor grau?
Administração da rede … quais são os algoritmos necessários para planejar, desempenhar, controlar e ajustar a rede; garantir que a alocação de recursos, solução, tomada de decisão, sejam cumpridos na prática? garantir visibilidade e controle dos indicadores de desempenho de rede? sinalização de mudanças, inclusão de novos nós, leitura de todos os indicadores, capacidades, resiliência, disponibilidade, gargalos, confiabilidade, MTBF (mean time between failures), MTTR (mean time to repair), etc.
