Delphosuna aplicación para la ayuda a la toma de decisiones de las empresas basada en procesos de inteligencia competitiva y apoyada en algoritmos genéticos para la mejora de consultas
- Tena Mateos, María José
- Antonio Muñoz Cañavate Director/a
- María Cristina López Pujalte Codirector/a
Universidad de defensa: Universidad de Extremadura
Fecha de defensa: 26 de noviembre de 2019
- Rosario Arquero Avilés Presidenta
- María Carmen Solano Macías Secretario/a
- Pedro Hípola Ruiz Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
Las empresas actuales se presentan ante la necesidad de contar con nuevos métodos y herramientas de gestión de la información que les permitan sobrevivir y prosperar en un entorno altamente competitivo donde la incertidumbre y la ambigüedad son la norma. Dos de las estrategias más destacadas que toman la información y su tratamiento como un elemento generador de valor en la toma de decisiones de las empresas son la Vigilancia Tecnológica y la Inteligencia Competitiva. Además, uno de los componentes fundamentales con los que debe contar un sistema basado en estas disciplinas es una metodología de recuperación de información eficiente. En los últimos años, uno de los principales ámbitos de investigación en la recuperación de inforMación lo han configurado los Algoritmos Genéticos, una práctica dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Su investigación nos ha permitido desarrollar un algoritmo con el que alcanzar un mayor entendimiento sobre cómo estos pueden contribuir a la mejora de la recuperación de información a través de la optimización de consultas y cómo los resultados obtenidos pueden ser aplicados, a su vez, sobre herramientas generadoras de conocimiento para las organizaciones.