Download Integración de modelos de representación de preferencias en problemas de toma de decisiones con múltiples expertos Book in PDF, Epub and Kindle
Se estudian los problemas de toma de decisiones con múltiples expertos (TDME) cuando estos presentan sus preferencias conmúltiples estructuras de representación de preferencias: órdenes de preferencia, funciones de utilidad, relaciones de preferencia multiplicativas como las de Saaty, y relaciones de preferencia difusas o fuzzy. Se aborda tanto la fase de selección de alternativas como la fse de consenso que hay que realizar previamente entre los expertos antes de alcanzar una solución. La fase de selección de alternativas se compone de dos pasos, uno de agregación de preferencias y otro de explotación de la s preferencias agregadas. En nuestro problema se le incorpora un paso previo que consite un uniformizar las diferentes estructuras de preferencias tomando como base una de ellas, concretamente usamos la relaciones de preferencia porque nos permiten representar mayor cantidad de información. Entonces se presentan tres modelos de selección de alternativas: i) cuando los expertos usan ordenes, y utilidades y relaciones de preferencia difusas. ii) cuando usan órdenes, utlidades y relaciones de preferencia multiplicativas. iii) cuando usan las cuatro. En los primeros se presentan varias funciones de transformación de órdenes y valores de utilidada relaciones de preferencia difusas y multiplicativas, respectivamente. En el tercero se da una función de transformación genéricas que permite obtener desde un orden o desde una utilidad o desde una preferencia multiplicativa, una relación de preferencia difusa. Cuando la información está de forma uniforme, se diseñan los pasos de agregación y de explotación. Las agregaciones realizadas en los distintos modelos son hechas mediante operadores de agregación guiados por el concepto de mayoría difusa representado por un cuantificador lingüistico difuso. Cuando tenemos relaciones de preferencia difusas, se propone el operador de agregación guiado por cuantificador OWA de Yager como el operador para combinar las distintas relaciones de preferencia difusas indiviudales de cara a obtener una relación de preferencia difusa colectiva, y cuando tenemos relaciones de preferencia multiplicativas, se presenta un nuevo operador de agregación guiado por cuantificador basado en el OWA y en la media geométrica, llamado Agregación Geométrica Ponderada (AGP), que nos permite obtener una relación de preferencia multiplicativa colectiva. En la fase de explotación las alternativas pueden ser ordenadas de acuerdo a dos criterios de selección de alternativas definidos para relaciones de preferencias: el criterio de dominancia, que expresa la dominancia de una alternativa sobre las demás, y el criterio de no-dominancia, que expresa el grado en el que una alternativa es no-dominada por las demás. Cuando la relacióncolectiva es difusa ambos criterios son definidos mediante el operador OWA, y cuando es multiplicativa mediante el AGP. Las alternaciones pueden ser ordenadas de acuerdo a uno de los dos criterios, pero par el caso en el que obtengamos una solución poco específica presentamos un proceso de selección conjuntivo y un proceso de selección secuencial que involucra el uso de ambas y nos permite afinar más la solución. En todos los modelos de selección se ha demostrado la consistencia de las funciones de transformación respecto a los criterios de selección usados. En cuanto al consenso, se ha presentado un modelo basado en dos medidas: una medida de consenso, para evaluar el estado de consenso existen entre las opiniones de los expertos en cada momento, una medidad de proximidad, para evaluar el grado de acuerdo de un experto con los demás. Mediante una medida de consenso. Con esta última se ha diseñado unproceso de retroalimentación basado en unas reglas de cambio de opiniones simples que asisten al experto mediante recomendaciones sobre como cambiar sus opiniones de cara acercarse a las posiciones de consenso de la mayoría. Este método de retroalimentación es una de los primeros diseñados hasta el momento que permite automatizar totalmente el proceso de toma de decisiones sustituyendo a la figura del moderador encargada de realizar las recomendaciones.