Ricardo Javier Bendaña Jácome, Alfredo del Caño, M. Pilar de la Cruz, Alberto Castro Rascado
Este artículo presenta dos casos de aplicación de redes neuronales a la extracción de conocimiento para el posterior apoyo en la selección de contratistas de obras, en el esquema tradicional de contratación, en procesos de selección multicriterio en una sola fase, del tipo del concurso usado en la contratación pública española. Se contemplan criterios cualitativos y cuantitativos de contratación, hasta un total de 22 y 9, respectivamente, en los dos casos presentados. El primero de ellos, al incluir tantas variables de entrada, supone un sistema complejo, correspondiente a proyectos de cierto tamaño y complejidad. El segundo caso corresponde a pequeños proyectos en el ayuntamiento de una ciudad de tamaño medio. Una de las ventajas de este tipo de sistemas es que permiten uniformizar la toma de decisiones, cuando ello es oportuno (normalmente en organizaciones de tamaño mediano y grande). El artículo analiza otras ventajas de este enfoque, así como los problemasque surgen.
This paper presents two cases of applying neural networks to extract knowledge for, subsequently, using it to support multicriteria contractor selection, in traditional design-bid-build projects with one-step selection processes. Different qualitative and quantitative selection criteria are taken into account, up to 22 and 9, respectively. The first case includes a high number of input variables, making up a complex system related to complex and medium or large-sized projects. The second case is related to small projects in a medium-sized municipality. One advantage of these systems is that they can serve to �homogenize� specific decision making in medium and large organizations. The paper also analyzes other pros of this approach, as well as the main problems.
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