NAGIOS: RODERIC FUNCIONANDO

Evaluation of optimal solutions in multicriteria models for intelligent decision support

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Evaluation of optimal solutions in multicriteria models for intelligent decision support

dc.contributor.advisor	Benítez Suárez, Rafael
dc.contributor.author	López García, Aarón
dc.contributor.other	Departament d'Estadística i Investigació Operativa	es_ES
dc.date.accessioned	2023-07-26T12:25:40Z
dc.date.available	2023-07-27T04:45:06Z
dc.date.issued	2023	es_ES
dc.date.submitted	18-07-2023	es_ES
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10550/88785
dc.description.abstract	La memoria se enmarca dentro de la optimización y su uso para la toma de decisiones. La secuencia lógica ha sido la modelación, implementación, resolución y validación que conducen a una decisión. Para esto, hemos utilizado herramientas del análisis multicrerio, optimización multiobjetivo y técnicas de inteligencia artificial. El trabajo se ha estructurado en dos partes (divididas en tres capítulos cada una) que se corresponden con la parte teórica y con la parte experimental. En la primera parte se analiza el contexto del campo de estudio con un análisis del marco histórico y posteriormente se dedica un capítulo a la optimización multicriterio en el se recogen modelos conocidos, junto con aportaciones originales de este trabajo. En el tercer capítulo, dedicado a la inteligencia artificial, se presentan los fundamentos del aprendizaje estadístico , las técnicas de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo necesarias para las aportaciones en la segunda parte. La segunda parte contiene siete casos reales a los que se han aplicado las técnicas descritas. En el primer capítulo se estudian dos casos: el rendimiento académico de los estudiantes de la Universidad Industrial de Santander (Colombia) y un sistema objetivo para la asignación del premio MVP en la NBA. En el siguiente capítulo se utilizan técnicas de inteligencia artificial a la similitud musical (detección de plagios en Youtube), la predicción del precio de cierre de una empresa en el mercado bursátil de Nueva York y la clasificación automática de señales espaciales acústicas en entornos envolventes. En el último capítulo a la potencia de la inteligencia artificial se le incorporan técnicas de análisis multicriterio para detectar el fracaso escolar universitario de manera precoz (en la Universidad Industrial de Santander) y, para establecer un ranking de modelos de inteligencia artificial de se recurre a métodos multicriterio. Para acabar la memoria, a pesar de que cada capítulo contiene una conclusión parcial, en el capítulo 8 se recogen las principales conclusiones de toda la memoria y una bibliografía bastante exhaustiva de los temas tratados. Además, el trabajo concluye con tres apéndices que contienen los programas y herramientas, que a pesar de ser útiles para la comprensión de la memoria, se ha preferido poner por separado para que los capítulos resulten más fluidos.	es_ES
dc.format.extent	325 p.	es_ES
dc.language.iso	es	es_ES
dc.subject	inteligencia artificial	es_ES
dc.subject	multicriterio	es_ES
dc.subject	toma de decisiones	es_ES
dc.title	Evaluation of optimal solutions in multicriteria models for intelligent decision support	es_ES
dc.type	doctoral thesis	es_ES
dc.subject.unesco	UNESCO::MATEMATICAS	es_ES
dc.subject.unesco	UNESCO::INTELIGENCIA ARTIFICIAL	es_ES
dc.subject.unesco	UNESCO::INVESTIGACION OPERATIVA	es_ES
dc.embargo.terms	0 days	es_ES
dc.rights.accessRights	open access	es_ES