Alfonso Mateos Caballero

El objetivo del Análisis de Decisiones es ayudar al decisor a enfrentarse a problemas muy complejos debido a la presencia de varias fuentes de incertidumbre, varios objetivos y metas conflictivos, posibles impactos de las decisiones a largo plazo y sobre distintos grupos de la poblacion... Aunque en ocasiones es posible resolverlos solo con la experiencia y la intuicion, se ha probado repetidas veces que tales aproximaciones pueden conducir a malas soluciones. Como alternativa, las herramientas del Analisis de Decisiones permiten crear de forma estructurada modelos de problemas reales de decision y analizarlos para comprenderlos mejor y conseguir mejorar la calidad de las decisiones resultantes. La obra se estructura siguiendo las etapas del ciclo del Analisis de Decisiones, con el fin de que el lector entienda el significado e importancia de estos modelos y sea capaz de construirlos, con ayuda, tal vez, de algunos programas informaticos. Para ello, es fundamental que posteriormente interprete correctamente los resultados, entendiendolos como una ayuda a la toma de decisiones, para que como valor añadido, sea capaz de entender otras tecnicas no contenidas en el libro y adaptarse a un campo en evolucion permanente, descubriendo cierta complementariedad con otras areas de conocimiento como la Inteligencia Artificial. Actualmente no existe ninguna publicacion en lengua española de estas caracteristicas, por lo que esta obra puede servir de soporte a cursos de Sistemas de Ayuda a la Decision y de Analisis de Decisiones tanto a nivel de licenciatura o Ingenieria como de Doctorado, ya que contiene numerosos ejemplos ilustrativos, direcciones de Internet interesantes y un conjunto de ejercicios al final de cada leccion con la solucion para una seleccion de ellos.

Este libro trata de exponer de forma sistemática las principales tecnicas de análisis masivo de datos a estudiosos y profesionales interesados en la extracción del conocimiento de redes y grandes bases de datos, que necesitan una base teorica y practica de Mineria de Datos, Inteligencia Artificial y Teoria de Grafos para poder aplicar estas tecnicas. Que por un lado necesitan comprender el funcionamiento de los algoritmos basicos para aplicarlos, adaptarlos y/o mejorarlos, y por otro lado necesitan diseñar soluciones concretas en su trabajo tomando como punto de partida aplicaciones similares implementadas en otros ambitos. No en vano, el desarrollo sucinto de algunos casos practicos paradigmaticos es uno de nuestros objetivos principales.