Diversos patrones de movimiento se pueden identificar cuando se estudia un conjunto de entidades en movimiento. Uno de estos patrones se conoce como formación en V ya que su forma se asemeja a dicha letra. Informalmente, un conjunto de entidades exhibe una formación en V si las entidades están ubicadas en una de sus dos líneas características. En este artículo, se presenta un modelo para identificar formaciones en V con outliers. Un outlier es una entidad que hace parte de la formación pero que está alejada de sus líneas características. Se presentan las reglas formales del modelo y un algoritmo para la detección de outliers. El modelo se validó mediante NetLogo, un entorno de programación y de modelamiento para la simulación de fenómenos naturales y sociales.

A diversity of movement patterns may be identified whenstudying a set of moving entities. One of these patterns iscalled V-formation since its shape resembles such letter.Informally, a set of entities shows a V-formation if theyare located in one of its two characteristic lines. In thispaper, we propose a model for identifying V-formationswith outliers in a list of moving entities. An outlier is anentity of the formation that is apart from its characteristiclines. We present the formal rules of our model and analgorithm for detecting outliers. Our model was validatedin NetLogo, a programming and modeling environmentfor simulating natural and social phenomena.