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En el trabajo que presentamos en esta tesis hacemos inicialmente una revision de como ha ido evolucionando la interaccion hombre maquina en el contexto de la computacion, desde los primeros y escasos computadores hasta el momento actual, en el que los avances tecnologicos han permitido que, en muchos de los escenarios en los que se desarrolla nuestra vida diaria, estemos rodeados de diversos dispositivos electronicos con los que interactuamos para hacer uso de alguno de los servicios que ofrecen. Veremos como esta difusion tecnologica ha introducido los sistemas de informacion en ambitos mas alla del contexto del trabajo, como la educacion o el hogar, y ha dado lugar a la aparicion de los conocidos como ambientes inteligentes, en los que son los sistemas presentes en el entorno los que deben adaptarse al usuario y al contexto en el que se encuentra, adaptacion que, dados los nuevos contextos en los tiene lugar la interaccion con el usuario, plantea algunos retos.En particular, en el presente trabajo identificamos dos factores clave que los ambientes inteligentes deben tener en cuenta para tomar las decisiones y llevar a cabo las acciones adecuadas para conseguir una mejor adaptacion al usuario y al contexto. Estos factores son la influencia de las emociones en la interaccion y la utilizacion de la informacion contextual historica. Por ello hacemos una revision tanto de las propuestas de sistemas de decision influenciados por emociones existentes en el area de la computacion afectiva, como de las propuestas de sistemas sensibles al contexto. A continuacion presentamos la metaheuristica de optimizacion basada en colonias de hormigas como un punto de partida generico desde el que disenar sistemas que tengan en cuenta los factores clave identificados. Finalmente, exponemos las dos propuestas algoritmicas disenadas basadas en las colonias de hormigas, una para la toma de decisiones influenciada por emociones, y otra propuesta para la utilizacion de la informacion contextual disponible, incluyendo la historica, como base para la prediccion de que situaciones contextuales ocurriran con mayor probabilidad en el futuro mas inmediato. Para ambas propuestas se muestra con casos de estudio como seria su aplicacion a un dominio de problema y los resultados empiricos que demuestran que alcanzan los objetivos marcados.

SABACO: Extensiones a los Algoritmos de Optimización basados en Colonias de Hormigas para la Toma de Decisiones Influenciada por Emociones y el Aprendizaje de Secuencias Contextuales en Ambientes Inteligentes