[en] This research addresses resource allocation in communication networks, with emphasis on the impact of human uncertainty on the performance of these networks, especially those using advanced technologies. The central hypothesis of this thesis is that variations in human behavior influence the operational efficiency of communication networks. To validate this hypothesis, a methodology has been designed that includes an exhaustive review of the specialized literature, complemented with a rigorous qualitative and quantitative analysis in simulated scenarios. In this context, a specific case study is investigated: the use of mobile applications for rented vehicles with driver, such as Uber and Cabify, operating in a network slice of a 5G network. These applications, installed on mobile devices, facilitate the connection between users and drivers, showing the availability of vehicles in real time. The process begins when a user selects an origin and destination point in the app, which proposes an optimal route. However, the driver can modify the proposed route without penalty, introducing uncertainty that can negatively affect network performance. In the simulations, special attention is paid to the Call Drop Rate (CDR) as a function of possible failures during the handover process. The simulations are developed in multiple stages: initially in a minimum scenario, designed to verify the influence of uncertainty on network performance. In the second stage, the model is evaluated in the Simulation of Urban Mobility (SUMO) simulator, which brings more realism to the vehicular environment. This simulator is integrated with the Artery-C framework, which incorporates elements related to 5G technology. In the final phase, data from the InTAS scenario, which models detailed information of the city of Ingolstadt, is used, providing a robust test environment for model validation. The findings show the relevance of developing methodologies that optimize resource allocation and improve network performance, aligned with operators' strategic objectives. This approach represents a promising way to increase efficiency and effectiveness in the implementation of technological solutions in dynamic and complex environments. The main objective of this research is to develop and evaluate a model that captures human uncertainty from multiple perspectives, adopting an interdisciplinary approach. The results indicate that human uncertainty significantly affects the performance of communication networks. Through an interdisciplinary approach, an innovative model has been designed that integrates sociological, psychological and computational aspects, capturing human uncertainty in advanced technology contexts. The adaptability and effectiveness of the model have been corroborated using advanced computational tools. This study contributes to the field of resource allocation in communication networks, demonstrating the importance of adopting adaptive strategies. For future research, it is proposed to extend the model to analyze different network slices, considering unique characteristics and constraints imposed by service providers. This would include the evaluation of resource seasonality to improve the elasticity and responsiveness of the model. In addition, it is suggested to develop an innovative method for dynamic resource allocation that incorporates human uncertainty, allowing adaptive decisions in real time. These approaches would promote more effective management and optimization of network resources in various contexts and temporalities.

[es] Esta investigación aborda la asignación de recursos en redes de comunicación, con énfasis en el impacto de la incertidumbre humana sobre el rendimiento de estas redes, especialmente aquellas que utilizan tecnologías avanzadas. La hipótesis central de esta tesis es que las variaciones en el comportamiento humano influyen en la eficiencia operativa de las redes de comunicación. Para validar esta hipótesis, se ha diseñado una metodología que incluye una revisión exhaustiva de la literatura especializada, complementada con un análisis cualitativo y cuantitativo riguroso en escenarios simulados. En este contexto, se investiga un caso práctico específico: el uso de aplicaciones móviles para vehículos de alquiler con conductor, como Uber y Cabify, operando en un network slice de una red 5G. Estas aplicaciones, instaladas en dispositivos móviles, facilitan la conexión entre usuarios y conductores, mostrando la disponibilidad de vehículos en tiempo real. El proceso comienza cuando un usuario selecciona un punto de origen y destino en la aplicación, que propone una ruta óptima. Sin embargo, el conductor puede modificar la ruta propuesta sin penalizaciones, introduciendo incertidumbre que puede afectar negativamente el desempeño de la red. En las simulaciones, se presta especial atención al Call Drop Rate (CDR) en función de posibles fallas durante el proceso de handover. Las simulaciones se desarrollan en múltiples etapas: inicialmente en un escenario mínimo, diseñado para verificar la influencia de la incertidumbre en el rendimiento de las redes. En la segunda etapa, se evalúa el modelo en el simulador Simulation of Urban Mobility (SUMO), que aporta mayor realismo al entorno vehicular. Este simulador se integra con el framework Artery-C, que incorpora elementos relacionados con la tecnología 5G. En la fase final, se utilizan datos del escenario InTAS, que modela información detallada de la ciudad de Ingolstadt, proporcionando un entorno de prueba robusto para la validación del modelo. El objetivo principal de esta investigación es desarrollar y evaluar un modelo que capture la incertidumbre humana desde múltiples perspectivas, adoptando un enfoque interdisciplinario. Los resultados indican que la incertidumbre humana afecta significativamente el rendimiento de las redes de comunicación. A través de un enfoque interdisciplinario, se ha diseñado un modelo innovador que integra aspectos sociológicos, psicológicos y computacionales, capturando la incertidumbre humana en contextos de tecnologías avanzadas. La adaptabilidad y eficacia del modelo han sido corroboradas mediante herramientas computacionales avanzadas. Los hallazgos muestran la relevancia de desarrollar metodologías que optimicen la asignación de recursos y mejoren el rendimiento de la red, alineándose con los objetivos estratégicos de los operadores. Este enfoque representa una vía prometedora para incrementar la eficiencia y eficacia en la implementación de soluciones tecnológicas en entornos dinámicos y complejos. Este estudio contribuye al campo de la asignación de recursos en redes de comunicación, demostrando la importancia de adoptar estrategias adaptables. Para investigaciones futuras, se propone extender el modelo para analizar distintos network slices, considerando características únicas y restricciones impuestas por los proveedores de servicios. Esto incluiría la evaluación de la temporalidad de los recursos para mejorar la elasticidad y respuesta del modelo. Además, se sugiere desarrollar un método innovador para la asignación dinámica de recursos que incorpore la incertidumbre humana, permitiendo decisiones adaptativas en tiempo real. Estos enfoques promoverían una gestión y optimización más efectivas de los recursos de red en diversos contextos y temporalidades.