Sistemas de Soporte de Decisiones
(DSS) y Sistemas Inteligentes
UNIVERSIDAD DE GRANADA
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA METROPOLITANA
DOCTORADO EN COMPUTACIÓN Y SISTEMAS INTELIGENTES
“Sistemas Soporte a la Decisión: Aplicación para la Gestión de la
Contaminación en la Ciudad de Santiago de Chile ”
PROFESORES TUTORES
DR. MIGUEL DEGADO CALVO-FLORES
DR. DANIEL SANCHEZ FERNANDEZ
ALUMNO
SANTIAGO ZAPATA CACERES
INVESTIGACION
TUTELADA
REFLEXIÓN
 Ackoff dijo en 1972: “Creo que está terminado una
era cultural y tecnológica y empezando otra; creo que
estamos en las primeras etapas de un profundo cambio
en nuestra concepción del mundo, un cambio en
nuestra manera de pensar acerca de él y un cambio en
la tecnología que desarrollamos con el objeto de
satisfacer nuestros propósitos”, esta nueva etapa
Ackoff la llamo la “Era de Sistemas”.
 R. L. Ackoff “Science and the Systems Age: Beyond I.E.,
O.R. and M.S.”. Operations Research, May-June 1973.
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TEMARIO
PARTE I: CURSOS DEL DOCTORADO
PARTE II: INVESTIGACION TUTELADA
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PARTE I: CURSOS DEL DOCTORADO
 1.




INTERNET: Búsqueda de Recursos, WEB, WEB CT
La Recuperación de Información: Conceptos Básicos y Terminología
Recursos de Información en Internet.
Herramientas de Búsqueda en la Web
WEB CT
2. Análisis de dAtos: introducción Al “dAtA
wArehousing” y Al diseño de experimentos en spss



Fundamentos teóricos
Análisis practico y herramientas
Diseño de experimentos con SPSS
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PARTE I: CURSOS DEL DOCTORADO
 3.




Comercio Electrónico. Innovación y Aplicaciones
E-commerce: Nuevas tecnologías aplicadas al comercio
Agentes Inteligentes
Modelos de comercio electrónico
Seguridad y Medios de Pago
4. Aprendizaje Automático: Web Mining y aplicaciones
a e-business







Conceptos básicos en Aprendizaje Automático
Técnicas Estadísticas de Clasificación
Aprendizaje Basado en Instancias
Arboles de Clasificacion
Aprendizaje de Conjunto de Reglas
Aprendizaje de Redes Bayesianas
Técnicas de ajuste
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PARTE I: CURSOS DEL DOCTORADO
 5.



Redes Neuronales y Sistemas Neurodifusos
Análisis y Diseño Avanzado de RNA.
Hibridación. Sistemas Neurodifusos
Aplicaciones
6. Incertidumbre en Bases de Datos



Representación de la Información imprecisa e incierta en bases de datos.
Extracción de conocimiento en bases de datos mediante técnicas de computación
flexible.
Aplicaciones en informática médica.
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6
PARTE I: CURSOS DEL DOCTORADO
 7.





Programación Avanzada: Java y
computación flexible con MATLAB
Gramática y elementos básicos de Java. Sintaxis, tipos, variables, operadores,
construcción de clases, instanciación, tratamiento de excepciones, uso de clases
fundamentales.
Diseño de la interfaz de usuario. AWT y Swing. Estructura de componentes,
descripción y uso de las clases más importantes, gestión de eventos.
Programación con MatLab. Aplicaciones.
Computación Flexible con MatLab
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PARTE II
INVESTIGACION TUTELADA
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Sistemas de Apoyo a las
Decisiones (DSS)
CAPITULO 1: ESTADO DEL ARTE
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Que necesitan quienes toman
Decisiones
Conocimiento
Información
Datos
DW
Gerentes
Directorio,Adm.Fin,
Comercial, mandos medios
Sistema de
análisis
Sistema de
producción
Adm. operaciones
Analistas Fin.,
O&M, Marketing
Captura de datos
OLTP, POS,
ATMs, etc,...
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Que necesitan quienes toman
Decisiones
“Cuál será el volumen de ventas de
pólizas XYZ del próximo mes?”
Conocimiento
Información
Venta de pólizas XYZ
del mes
Datos
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póliza XYZ de $
11
SOLUCIONES
Knowledge Discovery Data (KDD) y Decision Support
Systems (DSS)
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Proceso de Descubrimiento del
Conocimento en Bases de Datos
Dominio
Específico
Recoleción de
información
Selección
Datos
Evaluación,
Interpretación
de patrones
Minería de
Datos
Patrones
Encontrados
Conocimiento
Preparación
de Datos
Conjunto
de Datos
Transformación de
Datos
Información formateada
y estructurada
Datos limpios
Preparados
Aplicaciones del
Conocimiento
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Sistemas de Soporte de Decisiones
(Decision Support Systems DSS)
 Def. 1, Scott Morton , 1970: “Sistemas interactivos basados
en computadores que ayudan a quienes toman decisiones en
la utilización de datos y modelos para resolver problemas no
estructurados” .
 Def. 2, Keen y Scott, 1978: “Los DSS acoplan los recursos
intelectuales de los individuos con las capacidades de las
computadoras para mejorar la calidad de las decisiones de
quienes se enfrentan a problemas semiestructurados”
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Decision Support Systems DSS
Visión de un DSS
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Executive Information Systems EIS
Visión de un EIS
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.
Sistemas de Soporte de Decisiones
Grupales ( Group DSS GDSS)
Base de
Datos
Software de GDSS
Base de
Modelos
Procesador (hardware)
Facilitador
Interfase con el usuario
Operador
Pantalla Pública
Participantes
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Sistemas de Información Geográficos
(GIS)
Es un sistema computacional para la captura, almacén,
verificación, integración, manipulación, y despliegue de
datos usando mapas digitalizados.
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Sistemas basados en IA
Sistemas Expertos
Experto
Experticia
Usuarios
Recomendaciones
Consultas
Sistema Experto
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Arquitectura de un DSS
Componentes básicos de un D.S.S.
Base de Modelos
Base de Datos
SABD
SAM
SAD
Software
Decisor
Orientados a los
datos
Orientados a los
modelos
$ 1.567,00
Orientados a la presentación
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.
Arquitectura de un DSS
SAM – Administración de Modelosy
Modelo de programación lineal
4 x + 2 y = 40
3 x + 4 y = 48
Maximiza Z = $8 x + $7 y
Sujeto a 4 x + 2 y = 40
3 x + 4 y = 48
x
8 x + 7 y = Z max.
SAD – Estilos de presentación
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Sistemas de Apoyo a las
Decisiones (DSS)
CAPITULO 2: APLICACIONES
2.1. MEDIO AMBIENTE
2.2. PLANIFICACION
TERRITORIAL
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2.1. AirWare (DSS for Urban Air Quality
Assesment and Management)
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2.2. DSS para la Produccion Ganadera de
la Provincia de Rio Negro, Argentina
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Sistemas de Apoyo a las
Decisiones (DSS)
CAPITULO 3: SITUACION ACTUAL CONTAMINACION
EN LA CIUDAD DE SANTIAGO
SANTIAGO LIMPIO
SANTIAGO CONTAMINADO
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Red MACAM
Lo Barnechea
Pudahuel
Santiago
(Interior Parque O’higgins)
Cerrillos
CO
:Monóxido de Carbono.
SO2 :Dióxido de Azufre.
NO
:Óxido de Nitrógeno.
DOCTORADO EN COMPUTACION Y MP10 :Material Particulado.
SISTEMAS INTELIGENTES
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Red MACAM
–Red de Monitoreo Automático de Calidad de Aire y
Meteorología.
–Puesto en marcha en 1988 con 5 estaciones de medición.
–Hoy en día consta con alrededor de 10 estaciones de
medición.
–Las estaciones están conectadas en forma remota con el
SESMA y CONAMA.
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Gestión actual de la
contaminación
Red MACAM
Datos día
X
Modelo Cassmassi
Datos
Posibles
Decisión
Alerta
Día X + 1
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Modelo Predictivo de J.
Cassmassi
 El SESMA oficializó la primera aplicación de un
modelo de pronóstico de calidad de aire en la ciudad
de Santiago a partir de julio de 1998.
 En al año 1999 CONAMA encargó un estudio para
mejorar la metodología de pronóstico de calidad de
aire en la Región Metropolitana, el resultado fue el
modelo Cassmassi.
 Este modelo fue desarrollado a partir de información
de calidad de aire medida por la red MACAM-2 y de la
información meteorológica de altura de la zona central
del país.
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Modelo Predictivo de J.
Cassmassi (cont.)
Técnicas estadísticas de regresión múltiple
- Relaciona variables predictivas y a predecir
- La predicción requiere de :
- variables meteorológicas observadas
- índices de condiciones meteorológicas
observadas y pronosticadas
- concentraciones de contaminantes
observadas
- índices de variaciones esperadas de
emisiones
Entrega el valor máximo de material particulado
respirable PM10 para el día siguiente
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Modelo Predictivo de J.
Cassmassi (cont.)
 Índices de Contaminación
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Modelo Predictivo de J.
Cassmassi (cont.)
Fallas del modelo:
- baja confiabilidad
- nula actualización
- reduccionista
- decisiones
- costos errores
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Propuesta
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WEKA
WEKA
–Significa: Waikato Environment for Knowledge Analysis.
–Fue desarrollado en la Universidad de Waikato, Nueva Zelanda
en lenguaje JAVA y es de distribución gratuita.
–Implementa algoritmos de DATAMINING para procesar los
datos.
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WEKA
Visualización de
los datos
Ventana con los
algoritmos
Imágenes Software
WEKA
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Ventana cuando se
ejecuta por primera
vez
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PROTOTIPO
 Visualización
Ejecutar
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Prototipo DSS
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Prototipo DSS
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Prototipo DSS
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Prototipo DSS
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Prototipo DSS
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Prototipo DSS
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Prototipo DSS
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Prototipo DSS
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Prototipo DSS
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Prototipo DSS
Cálculos Estadísticos
: de Febrero
Mes
Total datos
Moda
Valor Máximo
Mediana
35.17
56
177
65
659
25.67
3
95
19
14
3.78
0.8
24
0.8
Varianza Desv Stand.
672
Media
MP10
64.42
1,237
O3
25.69
CO
1.86
No ta:
No ta :
No ta:
No ta :
para alerta amarilla MP10 debe sobrepasar el rango de : 195
para alerta roja MP10 no debe sobrepasar el rango de : 286
para alerta amarilla O3 debe sobrepasar el rango de : 470
para alerta roja O3 no debe sobrepasar el rango de : 1091
No ta:
No ta :
para alerta amarilla CO debe sobrepasar el rango de : 10
para alerta roja CO no debe sobrepasar el rango de : 41
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CONCLUSIONES
 Contaminación afecta salud, ecosistema,
economía
 Gran parte es generada por PM10
 Ubicación geográfica cuenca de Santiago
 Red MACAM
 Modelo Cassmassi
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CONCLUSIONES
 Polinomio matematico
 Errores
 Soluciones alternativas
 Aporte de los DSS
 Minería de Datos
 Mejores decisiones
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Bibliografia
Turban Efraim and Jay E. Aronson, Decision
Support Systems and Intelligent Systems ,
Fifth Edition, John Wiley and Sons, 1999.
George Marakas, Decision Support Systems in
the 21° Ceentury, Ed. Mc. Graw Hill, 2000.
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