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dc.contributor.advisorCobo Ortega, Ángel 
dc.contributor.advisorLlorente García, Ignacio 
dc.contributor.authorLuna García, Manuel
dc.contributor.otherUniversidad de Cantabriaes_ES
dc.date.accessioned2020-09-29T09:44:51Z
dc.date.available2023-07-23T00:46:20Z
dc.date.issued2020-07-23
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10902/19221
dc.description.abstractA pesar del crecimiento experimentado a lo largo de los últimos años, la industria acuícola sigue sufriendo problemas debidos a la gran complejidad de sus procesos y la alta volatilidad de sus resultados. Por esta razón, la presente Tesis Doctoral tiene como objetivo la aplicación de técnicas de análisis de datos para desarrollar nuevos modelos computacionales que abordan el proceso de toma de decisiones de las empresas de acuicultura. Este objetivo ha sido abordado siguiendo un modelo de innovación incremental, que comienza con la determinación e integración de los criterios de decisión más importantes y avanza con el desarrollo secuencial de metodologías complejas apoyadas en técnicas de inteligencia artificial hasta conseguir la optimización de las principales decisiones estratégicas y operativas del sector. El desarrollo de estas metodologías no solo ha significado una novedad técnica respecto a los sistemas actuales, sino también un avance significativo en la eficacia de las decisiones tomadas en diferentes escenarios.es_ES
dc.description.abstractDespite of the unprecedented growth experienced by the aquaculture industry in the last years, it is still suffering too much from the complexity of its management processes and the high volatility of its results. This have prompted the realization of this doctoral thesis, which aims to apply different data science techniques to develop new computational models that address the problems of the decision-making process of aquaculture companies. This objective has been addressed following a model of incremental innovation, which starts with the determination of the most important decision criteria in this new context and advances with the sequential development of complex methodologies supported by artificial intelligence techniques in order to optimize the main strategic and operational decisions. From our point of view, the development of these methodologies has not only meant a technical novelty with respect to current decision support systems, but also a significant advance in the results of these in different scenarios.es_ES
dc.description.sponsorshipAl proyecto europeo H2020 nº727315, MedAID, por hacer posible la realización de esta tesis y la divulgación de sus resultados por todo el mundo, y, especialmente, a sus coordinadores, el Dr. Bernardo Basurco (Instituto Agronómico Mediterráneo de Zaragoza - IAMZ) y la Dra. Dolors Furones (Instituto de Investigación y Tecnología Agroalimentarias de Cataluña – IRTA), por el trato recibido durante todo este tiempo.es_ES
dc.format.extent250 p.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.otherOrganización y gestión de empresases_ES
dc.subject.otherToma de decisioneses_ES
dc.subject.otherAnálisis de datoses_ES
dc.subject.otherInteligencia artificiales_ES
dc.subject.otherAcuiculturaes_ES
dc.subject.otherBusiness managementes_ES
dc.subject.otherDecision-Makinges_ES
dc.subject.otherData Sciencees_ES
dc.subject.otherArtificial intelligencees_ES
dc.subject.otherAquaculturees_ES
dc.titleAplicaciones de ciencia de datos al proceso de toma de decisiones en la gestión de empresas de acuiculturaes_ES
dc.title.alternativeData science applications to the decision-making process in Aquaculture Business Managementes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/727315/EU/Mediterranean Aquaculture Integrated Development/MedAID/es_ES


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