Métodos de resolución de problemas: Aplicación al diseño de sistemas inteligentes

Dos aspectos destacan entre los resultados más interesantes de la investigación en la década de los 90 en el campo de la ingeniería del conocimiento. Por un lado, se ha profundizado en el conocimiento sobre cómo las personas resuelven problemas. Esto se ha logrado por la vía empírica mediante un trabajo científico de observación, experimentación por medios computacionales y generalización. Como resultado de esta línea, actualmente se dispone de un primer conjunto de modelos formales, los llamados problem-solving methods (PSM), muy útiles en el campo de la ingeniería informática como plantillas de diseño que guían la construcción de nuevos sistemas. Por otro lado, como logro adicional en este campo de investigación, se ha creado un nuevo lenguaje descriptivo como complemento a las formas de representación tradicionales. Dicho lenguaje, que ha sido aceptado por un amplio número de autores, se sitúa en un mayor nivel de abstracción y permite la formulación de arquitecturas más complejas de sistemas basados en el conocimiento. Como autores que más han contribuido en este aspecto se pueden citar: Luc Steels que propuso los denominados componentes de la experiencia como forma de unificación de trabajos previos en este campo, Bob Wielinga, Guus Schreiber y Jost Breuker en el campo de metodologías de ingeniería del conocimiento y el equipo de Mark Musen respecto a herramientas. Dicho lenguaje descriptivo ha supuesto además el planteamiento de una nueva generación de herramientas software de ayuda a los técnicos desarrolladores para construcción de este tipo de sistemas. El propósito principal del presente texto es servir de base como fuente de información de ambos aspectos recientes del campo de la ingeniería del conocimiento. El texto está dirigido a profesionales y estudiantes del campo de la informática que conocen técnicas básicas tradicionales de representación del conocimiento. La redacción del presente texto se ha orientado en primer lugar para recopilar y uniformizar la descripción de métodos existentes en la literatura de ingeniería de conocimiento. Se ha elegido un conjunto de métodos representativo en este campo que no cubre la totalidad de los métodos existentes pero sí los más conocidos y utilizados en ingeniería del conocimiento, presentando una descripción detallada de carácter tanto teórico como práctico. El texto describe cada método utilizando una notación común a todos ellos, parcialmente basada en los estándares descriptivos seguidos por las metodologías más extendidas. Para cada método se incluyen algoritmos definidos de forma expresa para el presente texto con ejemplos detallados de operación. Ambos aspectos, la uniformización junto a la presentación detallada de la operación, suponen una novedad interesante respecto al estado actual de la literatura sobre este campo, lo que hace el texto muy adecuado para ser utilizado como libro de consulta como apoyo en la docencia de la asignatura de construcción de sistemas inteligentes.

Metodología Integrada para la resolución de problemas de Movilidad Sostenible y Accesible en Áreas Patrimoniales y Singulares

El objetivo principal del proyecto es el desarrollo de una metodología integrada de análisis del problema de la movilidad en áreas de patrimonio cultural y singular y medios tecnológicos para ofrecer respuestas optimizadas desde el punto de vista del impacto medioambiental y la accesibilidad

Un esquema adaptativo semilagrangiano con elementos finitos anisótropos para la resolución de problemas de combustión.

En este trabajo se presenta un método numérico adaptativo para la resolución de problemas temporales de Combustión en la Mecánica de Fluidos. La dis- cretización espacial de las ecuaciones está basada en el método de los elementos finitos y la discretización temporal se realiza con un esquema semilagrangiano para tratar de forma eficiente los términos convectivos. La caracteística principal de la adaptación local, es que el mallado que se construye es anisótropo, lo que le capacita para adaptarse mejor a capas límitee con un reducido coste computacional. Para ello, se define un tensor métrico en cada paso de tiempo, basado en indicadores de error construidos a priori y a posteriori. Ilustraremos el buen comportamiento del código numérico con la modelización de un problema de combustión en 2D y 3D, donde se analilzará la interacción de llamas de difusión de Hidrógeno y vórtices que pueden ser generados en un flujo turbulento.

Gramáticas lógicas: resolución de problemas en lenguaje natural

Esta tesis tiene por objeto estudiar las posibilidades de realizar en castellano tareas relativas a la resolución de problemas con sistemas basados en el conocimiento. En los dos primeros capítulos se plantea un análisis de la trayectoria seguida por las técnicas de tratamiento del lenguaje natural, prestando especial interés a los formalismos lógicos para la comprensión del lenguaje. Seguidamente, se plantea una valoración de la situación actual de los sistemas de tratamiento del lenguaje natural. Finalmente, se presenta lo que constituye el núcleo de este trabajo, un sistema llamado Sirena, que permite realizar tareas de adquisición, comprensión, recuperación y explicación de conocimiento en castellano con sistemas basados en el conocimiento. Este sistema contiene un subconjunto del castellano amplio pero simple formalizado con una gramática lógica. El significado del conocimiento se basa en la lógica y ha sido implementado en el lenguaje de programación lógica Prolog II vS. Palabras clave: Programación Lógica, Comprensión del Lenguaje Natural, Resolución de Problemas, Gramáticas Lógicas, Lingüistica Computacional, Inteligencia Artificial.---ABSTRACT---The purpose of this thesis is to study the possibi1 ities of performing in Spanish problem solving tasks with knowledge based systems. Ule study the development of the techniques for natural language processing with a particular interest in the logical formalisms that have been used to understand natural languages. Then, we present an evaluation of the current state of art in the field of natural language processing systems. Finally, we introduce the main contribution of our work, Sirena a system that allows the adquisition, understanding, retrieval and explanation of knowledge in Spanish with knowledge based systems. Sirena can deal with a large, although simple» subset of Spanish. This subset has been formalised by means of a logic grammar and the meaning of knowledge is based on logic. Sirena has been implemented in the programming language Prolog II v2. Keywords: Logic Programming, Understanding Natural Language, Problem Solving, Logic Grammars, Cumputational Linguistic, Artificial Intelligence.

Arquitectura de supercomputación en la nube para la resolución de problemas de optimización combinatoria

La tesis está focalizada en la resolución de problemas de optimización combinatoria, haciendo uso de las opciones tecnológicas actuales que ofrecen las tecnologías de la información y las comunicaciones, y la investigación operativa. Los problemas de optimización combinatoria se resuelven en general mediante programación lineal y metaheurísticas. La aplicación de las técnicas de resolución de los problemas de optimización combinatoria requiere de una elevada carga computacional, y los algoritmos deben diseñarse, por un lado pensando en la efectividad para encontrar buenas soluciones del problema, y por otro lado, pensando en un uso adecuado de los recursos informáticos disponibles. La programación lineal y las metaheurísticas son técnicas de resolución genéricas, que se pueden aplicar a diferentes problemas, partiendo de una base común que se particulariza para cada problema concreto. En el campo del desarrollo de software, los frameworks cumplen esa función de comenzar un proyecto con el trabajo general ya disponible, con la opción de cambiar o extender ese comportamiento base o genérico, para construir el sistema concreto, lo que permite reducir el tiempo de desarrollo, y amplía las posibilidades de éxito del proyecto. En esta tesis se han desarrollado dos frameworks de desarrollo. El framework ILP permite modelar y resolver problemas de programación lineal, de forma independiente al software de resolución de programación lineal que se utilice. El framework LME permite resolver problemas de optimización combinatoria mediante metaheurísticas. Tradicionalmente, las aplicaciones de resolución de problemas de optimización combinatoria son aplicaciones de escritorio que permiten gestionar toda la información de entrada del problema y resuelven el problema en local, con los recursos hardware disponibles. Recientemente ha aparecido un nuevo paradigma de despliegue y uso de aplicaciones que permite compartir recursos informáticos especializados por Internet. Esta nueva forma de uso de recursos informáticos es la computación en la nube, que presenta el modelo de software como servicio (SaaS). En esta tesis se ha construido una plataforma SaaS, para la resolución de problemas de optimización combinatoria, que se despliega sobre arquitecturas compuestas por procesadores multi-núcleo y tarjetas gráficas, y dispone de algoritmos de resolución basados en frameworks de programación lineal y metaheurísticas. Toda la infraestructura es independiente del problema de optimización combinatoria a resolver, y se han desarrollado tres problemas que están totalmente integrados en la plataforma SaaS. Estos problemas se han seleccionado por su importancia práctica. Uno de los problemas tratados en la tesis, es el problema de rutas de vehículos (VRP), que consiste en calcular las rutas de menor coste de una flota de vehículos, que reparte mercancías a todos los clientes. Se ha partido de la versión más clásica del problema y se han hecho estudios en dos direcciones. Por un lado se ha cuantificado el aumento en la velocidad de ejecución de la resolución del problema en tarjetas gráficas. Por otro lado, se ha estudiado el impacto en la velocidad de ejecución y en la calidad de soluciones, en la resolución por la metaheurística de colonias de hormigas (ACO), cuando se introduce la programación lineal para optimizar las rutas individuales de cada vehículo. Este problema se ha desarrollado con los frameworks ILP y LME, y está disponible en la plataforma SaaS. Otro de los problemas tratados en la tesis, es el problema de asignación de flotas (FAP), que consiste en crear las rutas de menor coste para la flota de vehículos de una empresa de transporte de viajeros. Se ha definido un nuevo modelo de problema, que engloba características de problemas presentados en la literatura, y añade nuevas características, lo que permite modelar los requerimientos de las empresas de transporte de viajeros actuales. Este nuevo modelo resuelve de forma integrada el problema de definir los horarios de los trayectos, el problema de asignación del tipo de vehículo, y el problema de crear las rotaciones de los vehículos. Se ha creado un modelo de programación lineal para el problema, y se ha resuelto por programación lineal y por colonias de hormigas (ACO). Este problema se ha desarrollado con los frameworks ILP y LME, y está disponible en la plataforma SaaS. El último problema tratado en la tesis es el problema de planificación táctica de personal (TWFP), que consiste en definir la configuración de una plantilla de trabajadores de menor coste, para cubrir una demanda de carga de trabajo variable. Se ha definido un modelo de problema muy flexible en la definición de contratos, que permite el uso del modelo en diversos sectores productivos. Se ha definido un modelo matemático de programación lineal para representar el problema. Se han definido una serie de casos de uso, que muestran la versatilidad del modelo de problema, y permiten simular el proceso de toma de decisiones de la configuración de una plantilla de trabajadores, cuantificando económicamente cada decisión que se toma. Este problema se ha desarrollado con el framework ILP, y está disponible en la plataforma SaaS. ABSTRACT The thesis is focused on solving combinatorial optimization problems, using current technology options offered by information technology and communications, and operations research. Combinatorial optimization problems are solved in general by linear programming and metaheuristics. The application of these techniques for solving combinatorial optimization problems requires a high computational load, and algorithms are designed, on the one hand thinking to find good solutions to the problem, and on the other hand, thinking about proper use of the available computing resources. Linear programming and metaheuristic are generic resolution techniques, which can be applied to different problems, beginning with a common base that is particularized for each specific problem. In the field of software development, frameworks fulfill this function that allows you to start a project with the overall work already available, with the option to change or extend the behavior or generic basis, to build the concrete system, thus reducing the time development, and expanding the possibilities of success of the project. In this thesis, two development frameworks have been designed and developed. The ILP framework allows to modeling and solving linear programming problems, regardless of the linear programming solver used. The LME framework is designed for solving combinatorial optimization problems using metaheuristics. Traditionally, applications for solving combinatorial optimization problems are desktop applications that allow the user to manage all the information input of the problem and solve the problem locally, using the available hardware resources. Recently, a new deployment paradigm has appeared, that lets to share hardware and software resources by the Internet. This new use of computer resources is cloud computing, which presents the model of software as a service (SaaS). In this thesis, a SaaS platform has been built for solving combinatorial optimization problems, which is deployed on architectures, composed of multi-core processors and graphics cards, and has algorithms based on metaheuristics and linear programming frameworks. The SaaS infrastructure is independent of the combinatorial optimization problem to solve, and three problems are fully integrated into the SaaS platform. These problems have been selected for their practical importance. One of the problems discussed in the thesis, is the vehicle routing problem (VRP), which goal is to calculate the least cost of a fleet of vehicles, which distributes goods to all customers. The VRP has been studied in two directions. On one hand, it has been quantified the increase in execution speed when the problem is solved on graphics cards. On the other hand, it has been studied the impact on execution speed and quality of solutions, when the problem is solved by ant colony optimization (ACO) metaheuristic, and linear programming is introduced to optimize the individual routes of each vehicle. This problem has been developed with the ILP and LME frameworks, and is available in the SaaS platform. Another problem addressed in the thesis, is the fleet assignment problem (FAP), which goal is to create lower cost routes for a fleet of a passenger transport company. It has been defined a new model of problem, which includes features of problems presented in the literature, and adds new features, allowing modeling the business requirements of today's transport companies. This new integrated model solves the problem of defining the flights timetable, the problem of assigning the type of vehicle, and the problem of creating aircraft rotations. The problem has been solved by linear programming and ACO. This problem has been developed with the ILP and LME frameworks, and is available in the SaaS platform. The last problem discussed in the thesis is the tactical planning staff problem (TWFP), which is to define the staff of lower cost, to cover a given work load. It has been defined a very rich problem model in the definition of contracts, allowing the use of the model in various productive sectors. It has been defined a linear programming mathematical model to represent the problem. Some use cases has been defined, to show the versatility of the model problem, and to simulate the decision making process of setting up a staff, economically quantifying every decision that is made. This problem has been developed with the ILP framework, and is available in the SaaS platform.

Resolución numérica con Matlab de Problemas de Ingeniería Biomédica

El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es diseñar e implementar un conjunto completo de prácticas que cubran los contenidos matemáticos de las prácticas actualmente disponibles aplicándolos a la resolución de problemas específicos de la ingeniería biomédica. Estas prácticas se implementan en Matlab, del que la UPM dispone la licencia de campus. Las prácticas van precedidas de un planteamiento de cada problema biomédico. Este planteamiento incluye la deducción del modelo matemático que representa el problema en cuestión, salvo que sea excesivamente complicado (en comparación con el nivel exigible en el GIB), en cuyo caso se realizará una introducción teórica del proceso físico-químico a estudiar. Lo que se busca es que los problemas sean representativos de los temas estudiados a lo largo del grado en otras asignaturas. Las prácticas incluyen además un código Matlab ya escrito (total o parcialmente) o simplemente las instrucciones para la escritura del código por parte del alumno. Lo que se pretende con estas prácticas es reforzar el aprendizaje del alumno, tanto en sus aspectos de planteamiento/modelización de problemas, como en los de resolución, presentación escrita/gráfica de resultados y análisis de los mismos. Para lograr los objetivos expuestos se ha realizado en primer lugar una exhaustiva revisión bibliográfica sobre el tema, seguido del diseño de las prácticas, su implementación en Matlab y la prueba de los códigos. Una vez verificado su correcto funcionamiento, se redactó una guía del alumno, que contiene tanto el planteamiento teórico de la práctica como las instrucciones para su realización, y una guía del profesor, que incluye las soluciones de las prácticas y, en su caso, los problemas más habituales esperados en la resolución de las mismas. Se pretende con esta guía del profesor disponer de un manual que pueda ser fácilmente utilizado por posibles monitores de prácticas que ayuden al docente en su labor durante las sesiones de laboratorio de la asignatura.

Problemas de matemáticas

Este libro, Problemas de Matemáticas, junto con otros dos, Problemas de Geometría y Problemas de Geometría Analítica y Diferencial, están dedicados a la presentación y resolución de problemas que se planteaban hace unas décadas, en la preparación para ingreso en las carreras de ingeniería técnica superior. Incluye 1578 problemas, de los que 848 se refieren al Álgebra (operaciones algebraicas, divisibilidad, combinatoria, determinantes, ecuaciones e inecuaciones, fracciones continuas, números complejos, límites, sucesiones y series, y algunos sobre vectores y mecánica), 175 a la Trigonometría (plana y esférica), 282 al Cálculo diferencial (funciones de una variable, y de dos o más variables), 246 al Cálculo integral (integrales, integrales definidas, integrales en el campo de dos o más variables y ecuaciones diferenciales) y 27 a la Estadística. Esta tercera edición de Problemas de Matemáticas tiene por objeto su puesta a disposición de la Escuela de Ingenieros de Minas de la Universidad Politécnica de Madrid.

Problemas de geometría

Este libro, Problemas de Geometría, junto con otros dos, Problemas de Matemáticas y Problemas de Geometría Analítica y Diferencial, están dedicados a la presentación y resolución de problemas que se planteaban hace unas décadas, en la preparación para ingreso en las carreras de ingeniería técnica superior. Incluye 744 problemas que se presentan en dos grandes grupos: • Geometría del plano, con 523 problemas referentes a lugares geométricos, rectas, ángulos, triángulos y su construcción, cuadriláteros y otros polígonos, circunferencia, cónicas y áreas. • Geometría del espacio, con 221 problemas referentes a lugares geométricos, planos, diedros, cuerpos, áreas, volúmenes y geometría descriptiva. Además se incluyen en el anexo, 25 problemas para su resolución por los lectores. Esta segunda edición de Problemas de Geometría tiene por objeto su puesta a disposición de la Escuela de Ingenieros de Minas de la Universidad Politécnica de Madrid.

Problemas de geometría analítica y diferencial

Este libro, Problemas de Geometría Analítica y Diferencial, junto con otros dos, Problemas de Matemáticas y Problemas de Geometría, están dedicados a la presentación y resolución de problemas que se planteaban hace unas décadas, en la preparación para ingreso en las carreras de ingeniería técnica superior. Incluye 907 problemas, de los que 707 se refieren a la geometría analítica y 200 a la geometría diferencial. Los correspondientes a la geometría analítica se reparten entre la geometría del plano, con 491 problemas (elementos, circunferencia, lugares geométricos, cónicas, curvas), y la del espacio, con 216 problemas (elementos, lugares geométricos, cuádricas, otras superficies y curvas). Los referentes a la geometría diferencial se reparten entre los correspondientes al plano, con 123 problemas, y los correspondientes al espacio, con 77 problemas. Esta segunda edición de Problemas de Geometría Analítica y Diferencial tiene por objeto su puesta a disposición de la Escuela de Ingenieros de Minas de la Universidad Politécnica de Madrid.

Problemas con singularidades de contorno. Aplicación del Método de los Elementos de Contorno

Esta comunicación tiene como fundamento el demostrar la importancia de las singularidades geométricas para la resolución de sistemas que impliquen condiciones peculiares de contorno. No es necesario a estas alturas, romper ninguna lanza a favor de los métodos numéricos de discretización del contorno para el tratamiento de problemas frente a los métodos de discretización del dominio. Con todo, el simple hecho de ser un procedimiento numérico conlleva ciertas peculiaridades o problemas de difícil soslayo, pero también pueden presentar serias ventajas basadas en los fundamentos del método. En esta comunicación se pretende hacer constancia no solo de la importancia de este método, palpablemente demostrada en las referencias consignadas, sino algunas de las ventajas que puede proporcionar la resolución de problemas que impliquen potencial, como por ejemplo la transmisión de calor en régimen permanente, y que han sido demostradas para problemas de filtraciones por ejemplo, puestos de manifiesto en este artículo.

Iniciativas emprendedoras de lucha contra problemas sociales: distintas aproximaciones geográficas

Esta comunicación, fruto de una investigación entre dos universidades, española y brasileña, presenta un análisis comparado de formas empresariales orientadas a la resolución de problemas sociales en diferentes partes del mundo: la empresa social en países emergentes de tradición anglosajona, la economía social en Europa y el emprendimiento social en América Latina.

Contribuciones al análisis de problemas supercomplejos de toma de decisiones

Los fundamentos de la Teoría de la Decisión Bayesiana proporcionan un marco coherente en el que se pueden resolver los problemas de toma de decisiones. La creciente disponibilidad de ordenadores potentes está llevando a tratar problemas cada vez más complejos con numerosas fuentes de incertidumbre multidimensionales; varios objetivos conflictivos; preferencias, metas y creencias cambiantes en el tiempo y distintos grupos afectados por las decisiones. Estos factores, a su vez, exigen mejores herramientas de representación de problemas; imponen fuertes restricciones cognitivas sobre los decisores y conllevan difíciles problemas computacionales. Esta tesis tratará estos tres aspectos. En el Capítulo 1, proporcionamos una revisión crítica de los principales métodos gráficos de representación y resolución de problemas, concluyendo con algunas recomendaciones fundamentales y generalizaciones. Nuestro segundo comentario nos lleva a estudiar tales métodos cuando sólo disponemos de información parcial sobre las preferencias y creencias del decisor. En el Capítulo 2, estudiamos este problema cuando empleamos diagramas de influencia (DI). Damos un algoritmo para calcular las soluciones no dominadas en un DI y analizamos varios conceptos de solución ad hoc. El último aspecto se estudia en los Capítulos 3 y 4. Motivado por una aplicación de gestión de embalses, introducimos un método heurístico para resolver problemas de decisión secuenciales. Como muestra resultados muy buenos, extendemos la idea a problemas secuenciales generales y cuantificamos su bondad. Exploramos después en varias direcciones la aplicación de métodos de simulación al Análisis de Decisiones. Introducimos primero métodos de Monte Cario para aproximar el conjunto no dominado en problemas continuos. Después, proporcionamos un método de Monte Cario basado en cadenas de Markov para problemas con información completa con estructura general: las decisiones y las variables aleatorias pueden ser continuas, y la función de utilidad puede ser arbitraria. Nuestro esquema es aplicable a muchos problemas modelizados como DI. Finalizamos con un capítulo de conclusiones y problemas abiertos.---ABSTRACT---The foundations of Bayesian Decisión Theory provide a coherent framework in which decisión making problems may be solved. With the advent of powerful computers and given the many challenging problems we face, we are gradually attempting to solve more and more complex decisión making problems with high and multidimensional uncertainty, múltiple objectives, influence of time over decisión tasks and influence over many groups. These complexity factors demand better representation tools for decisión making problems; place strong cognitive demands on the decison maker judgements; and lead to involved computational problems. This thesis will deal with these three topics. In recent years, many representation tools have been developed for decisión making problems. In Chapter 1, we provide a critical review of most of them and conclude with recommendations and generalisations. Given our second query, we could wonder how may we deal with those representation tools when there is only partial information. In Chapter 2, we find out how to deal with such a problem when it is structured as an influence diagram (ID). We give an algorithm to compute nondominated solutions in ID's and analyse several ad hoc solution concepts.- The last issue is studied in Chapters 3 and 4. In a reservoir management case study, we have introduced a heuristic method for solving sequential decisión making problems. Since it shows very good performance, we extend the idea to general problems and quantify its goodness. We explore then in several directions the application of simulation based methods to Decisión Analysis. We first introduce Monte Cario methods to approximate the nondominated set in continuous problems. Then, we provide a Monte Cario Markov Chain method for problems under total information with general structure: decisions and random variables may be continuous, and the utility function may be arbitrary. Our scheme is applicable to many problems modeled as IDs. We conclude with discussions and several open problems.

Método para el análisis independiente de problemas

habilidades de comprensión y resolución de problemas. Tanto es así que se puede afirmar con rotundidad que no existe el método perfecto para cada una de las etapas de desarrollo y tampoco existe el modelo de ciclo de vida perfecto: cada nuevo problema que se plantea es diferente a los anteriores en algún aspecto y esto hace que técnicas que funcionaron en proyectos anteriores fracasen en los proyectos nuevos. Por ello actualmente se realiza un planteamiento integrador que pretende utilizar en cada caso las técnicas, métodos y herramientas más acordes con las características del problema planteado al ingeniero. Bajo este punto de vista se plantean nuevos problemas. En primer lugar está la selección de enfoques de desarrollo. Si no existe el mejor enfoque, ¿cómo se hace para elegir el más adecuado de entre el conjunto de los existentes? Un segundo problema estriba en la relación entre las etapas de análisis y diseño. En este sentido existen dos grandes riesgos. Por un lado, se puede hacer un análisis del problema demasiado superficial, con lo que se produce una excesiva distancia entre el análisis y el diseño que muchas veces imposibilita el paso de uno a otro. Por otro lado, se puede optar por un análisis en términos del diseño que provoca que no cumpla su objetivo de centrarse en el problema, sino que se convierte en una primera versión de la solución, lo que se conoce como diseño preliminar. Como consecuencia de lo anterior surge el dilema del análisis, que puede plantearse como sigue: para cada problema planteado hay que elegir las técnicas más adecuadas, lo que requiere que se conozcan las características del problema. Para ello, a su vez, se debe analizar el problema, eligiendo una técnica antes de conocerlo. Si la técnica utiliza términos de diseño entonces se ha precondicionado el paradigma de solución y es posible que no sea el más adecuado para resolver el problema. En último lugar están las barreras pragmáticas que frenan la expansión del uso de métodos con base formal, dificultando su aplicación en la práctica cotidiana. Teniendo en cuenta todos los problemas planteados, se requieren métodos de análisis del problema que cumplan una serie de objetivos, el primero de los cuales es la necesidad de una base formal, con el fin de evitar la ambigüedad y permitir verificar la corrección de los modelos generados. Un segundo objetivo es la independencia de diseño: se deben utilizar términos que no tengan reflejo directo en el diseño, para que permitan centrarse en las características del problema. Además los métodos deben permitir analizar problemas de cualquier tipo: algorítmicos, de soporte a la decisión o basados en el conocimiento, entre otros. En siguiente lugar están los objetivos relacionados con aspectos pragmáticos. Por un lado deben incorporar una notación textual formal pero no matemática, de forma que se facilite su validación y comprensión por personas sin conocimientos matemáticos profundos pero al mismo tiempo sea lo suficientemente rigurosa para facilitar su verificación. Por otro lado, se requiere una notación gráfica complementaria para representar los modelos, de forma que puedan ser comprendidos y validados cómodamente por parte de los clientes y usuarios. Esta tesis doctoral presenta SETCM, un método de análisis que cumple estos objetivos. Para ello se han definido todos los elementos que forman los modelos de análisis usando una terminología independiente de paradigmas de diseño y se han formalizado dichas definiciones usando los elementos fundamentales de la teoría de conjuntos: elementos, conjuntos y relaciones entre conjuntos. Por otro lado se ha definido un lenguaje formal para representar los elementos de los modelos de análisis – evitando en lo posible el uso de notaciones matemáticas – complementado con una notación gráfica que permite representar de forma visual las partes más relevantes de los modelos. El método propuesto ha sido sometido a una intensa fase de experimentación, durante la que fue aplicado a 13 casos de estudio, todos ellos proyectos reales que han concluido en productos transferidos a entidades públicas o privadas. Durante la experimentación se ha evaluado la adecuación de SETCM para el análisis de problemas de distinto tamaño y en sistemas cuyo diseño final usaba paradigmas diferentes e incluso paradigmas mixtos. También se ha evaluado su uso por analistas con distinto nivel de experiencia – noveles, intermedios o expertos – analizando en todos los casos la curva de aprendizaje, con el fin de averiguar si es fácil de aprender su uso, independientemente de si se conoce o no alguna otra técnica de análisis. Por otro lado se ha estudiado la capacidad de ampliación de modelos generados con SETCM, para comprobar si permite abordar proyectos realizados en varias fases, en los que el análisis de una fase consista en ampliar el análisis de la fase anterior. En resumidas cuentas, se ha tratado de evaluar la capacidad de integración de SETCM en una organización como la técnica de análisis preferida para el desarrollo de software. Los resultados obtenidos tras esta experimentación han sido muy positivos, habiéndose alcanzado un alto grado de cumplimiento de todos los objetivos planteados al definir el método.---ABSTRACT---Software development is an inherently complex activity, which requires specific abilities of problem comprehension and solving. It is so difficult that it can even be said that there is no perfect method for each of the development stages and that there is no perfect life cycle model: each new problem is different to the precedent ones in some respect and the techniques that worked in other problems can fail in the new ones. Given that situation, the current trend is to integrate different methods, tools and techniques, using the best suited for each situation. This trend, however, raises some new problems. The first one is the selection of development approaches. If there is no a manifestly single best approach, how does one go about choosing an approach from the array of available options? The second problem has to do with the relationship between the analysis and design phases. This relation can lead to two major risks. On one hand, the analysis could be too shallow and far away from the design, making it very difficult to perform the transition between them. On the other hand, the analysis could be expressed using design terminology, thus becoming more a kind of preliminary design than a model of the problem to be solved. In third place there is the analysis dilemma, which can be expressed as follows. The developer has to choose the most adequate techniques for each problem, and to make this decision it is necessary to know the most relevant properties of the problem. This implies that the developer has to analyse the problem, choosing an analysis method before really knowing the problem. If the chosen technique uses design terminology then the solution paradigm has been preconditioned and it is possible that, once the problem is well known, that paradigm wouldn’t be the chosen one. The last problem consists of some pragmatic barriers that limit the applicability of formal based methods, making it difficult to use them in current practice. In order to solve these problems there is a need for analysis methods that fulfil several goals. The first one is the need of a formal base, which prevents ambiguity and allows the verification of the analysis models. The second goal is design-independence: the analysis should use a terminology different from the design, to facilitate a real comprehension of the problem under study. In third place the analysis method should allow the developer to study different kinds of problems: algorithmic, decision-support, knowledge based, etc. Next there are two goals related to pragmatic aspects. Firstly, the methods should have a non mathematical but formal textual notation. This notation will allow people without deep mathematical knowledge to understand and validate the resulting models, without losing the needed rigour for verification. Secondly, the methods should have a complementary graphical notation to make more natural the understanding and validation of the relevant parts of the analysis. This Thesis proposes such a method, called SETCM. The elements conforming the analysis models have been defined using a terminology that is independent from design paradigms. Those terms have been then formalised using the main concepts of the set theory: elements, sets and correspondences between sets. In addition, a formal language has been created, which avoids the use of mathematical notations. Finally, a graphical notation has been defined, which can visually represent the most relevant elements of the models. The proposed method has been thoroughly tested during the experimentation phase. It has been used to perform the analysis of 13 actual projects, all of them resulting in transferred products. This experimentation allowed evaluating the adequacy of SETCM for the analysis of problems of varying size, whose final design used different paradigms and even mixed ones. The use of the method by people with different levels of expertise was also evaluated, along with the corresponding learning curve, in order to assess if the method is easy to learn, independently of previous knowledge on other analysis techniques. In addition, the expandability of the analysis models was evaluated, assessing if the technique was adequate for projects organised in incremental steps, in which the analysis of one step grows from the precedent models. The final goal was to assess if SETCM can be used inside an organisation as the preferred analysis method for software development. The obtained results have been very positive, as SETCM has obtained a high degree of fulfilment of the goals stated for the method.