Dins del cridat desenvolupament sostenible, l'aigua és un recurs escàs que, com a tal, ha de ser gestionat de manera
eficient. Així, un dels propòsits d'aquesta gestió haguera de ser la reducció de pèrdues d'aigua i la millora
del funcionament del proveïment. Per a això, és necessari crear un marc de treball basat en un coneixement profund
de la xarxes de distribució. En els casos reals, arribar a aquest coneixement és una tasca complexa degut al fet que
aquests sistemes poden estar formats per milers de nodes de consum, interconnectats entre si també per milers de
canonades i els seus corresponents elements d'alimentació. La majoria de les vegades, aqueixes xarxes no són el
producte d'un sol procés de disseny, sinó la conseqüència d'anys d'història, que han donat resposta a demandes
d'aigua contínuament creixents amb el temps (i fent que, en general, les xarxes manquen d'una estructura clara, des
d'un punt de vista topològic).

La divisió de la xarxa en el que denominarem clusters de proveïment, permet l'obtenció del coneixement
hidràulic adequat per a planificar i operar les tasques de gestió oportunes, que garantisquen el proveïment al
consumidor final en una quantitat necessària i de forma regular. Aquesta partició divideix les 
áltamente connectades xarxes de distribució en menudes sub-xarxes. aquestes són virtualment independents i són
alimentades per un nombre prefixat de fonts. La seua independència pot ser forçada, físicament, de diverses maneres:
Una d'elles serà mitjançant el tancament de vàlvules en canonades; però també es portarà a terme per la
secció de les mateixes o introduint altres noves, que redistribuïsquen el cabal. Les entrades a cada cluster de
proveïment han d'estar equipades amb almenys un caudalímetro per a amidar, amb la major precisió possible, el seu
consum i emmagatzemar-lo en espais curts de temps com un registre de la seua base de dades. Cada sector també haguera
de contar amb manómetros i medidores de la qualitat de l'aigua, perquè, situats d'una manera adequada registren els
valors de pressió i clor; o de qualsevol altra propietat que es vulga estudiar i controlar.

La divisió de la xarxa en clusters de proveïment no ha de ser entesa tan sols en termes de la seua configuració,
sinó també com un mètode permanent de gestió de la xarxa. Per a això, és essencial que el sistema
posseïsca una central de dades, capaç de rebre, cada dia i de manera instantanea, informació de la xarxa i
analitzar-la juntament amb la resta d'informació disponible (e.g., variables financeres, climatològicas i de
manteniment i inventari). D'aquesta manera, es pot conèixer el funcionament real dels sectors i prendre decisions
més apropiades respecto tant del manteniment de l'explotació com de la seua gestió. Des d'una perspectiva
clàssica, la divisió de la xarxa en sectors s'ha vingut usant, i s'usa, amb el propòsit del control de fugides,
atès que aquests ajuden a mantenir el control de la pressió del sistema. No obstant això, la tendència dels
últims anys ha estat la de fer més ambiciós aquest objectiu, i se li han anat incorporant noves tasques
d'operació i gestió de la xarxa.

Aquesta tesi proposa un marc de treball adequat en l'establiment de vies eficients tant per a dividir la xarxa de
proveïment en sectors, com per a desenvolupar noves activitats d'operació, gestió i planificació, aprofitant
aquesta estructura dividida. En qualsevol cas, la proposta de desenvolupament de cadascuna d'aquestes tasques serà
mitjançant l'ús de mètodes kernel i sistemes multi-agent. El spectral clustering i l'aprenentatge semi-supervisat
seran mostrats com mètodes amb un bon comportament en el paradigma de trobar una xarxa sectorizada que necessita usar
el nombre mínim de vàlvules de cort. Encara que els seus algorismes es tornen lents (i en ocasions
infactibles) dividint una xarxa de proveïment gran. L'aproximació basada en sistemes multi-agent, al principi va ser
creada com alternativa a les metodologies anteriors. No obstant això, a través de processos de remuestreo, els
sistemes multi-agent sorgeixen com un extraordinari complement per al clustering basat en mètodes kernel. D'aquesta
manera, es farà possible obtenir la divisió en clusters de proveïment, fins i tot en el cas de xarxes grans. A
més, aquesta tesi destaca altres mètodes kernel i d'Aprenentatge Automàtic, com les Màquines de Vectors Suport
per a gestionar un cluster de proveïment facilitant la detecció, identificació i monitoratge de les possibles
anomalies en el proveïment d'aigua. De la mateixa forma, també en un cluster de proveïment els models predictius
de la demanda són més precisos que en la xarxa completa; alhora que eviten els biaixos derivats de l'obtenció de
prediccions en àrees més menudes. Finalment, altra variant dels mètodes kernel-spectral, com és el PageRank de
Google, és adaptada i desenvolupada per a obtenir la importància relativa dels nodes d'una xarxa de distribució
d'aigua; avaluant les seues vulnerabilitats i proposant una nova línia de treball per a estudiar diverses tasques de
gestió i operació de la xarxa (inclosa la sectorizació).