Identificación de variables relevantes en modelos de toma de decisiones con diagramas de influencia

Barrilero Lezama-Leguizamón, Ignacio (2008). Identificación de variables relevantes en modelos de toma de decisiones con diagramas de influencia. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, Facultad de Informática (UPM), Madrid, Spain.

Description

Title: Identificación de variables relevantes en modelos de toma de decisiones con diagramas de influencia
Author/s:
  • Barrilero Lezama-Leguizamón, Ignacio
Contributor/s:
  • Concha Bielza Lozoya, Concha
Item Type: Final Project
Date: June 2008
Subjects:
Faculty: Facultad de Informática (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Los diagramas de influencia son una potente herramienta para la representación y resolución de problemas de toma de decisiones. En este trabajo de fin de carrera se explica qué son y cómo funcionan estos diagramas. Del mismo modo, veremos que es posible que un diagrama de influencia contenga una serie de arcos que en realidad no son necesarios para la completa especificación del problema que representa y las desventajas que esto conlleva. Estudiaremos un total de cuatro algoritmos que se enfrentan a este problema, e implementaremos una herramienta que nos permitirá representar diagramas de influencia y, de acuerdo con cada uno de estos algoritmos, encontrará este conjunto de arcos innecesarios, reduciendo así la complejidad del diagrama. Haremos una comparación de la eficiencia de estos algoritmos, para ver cuál consigue mejores resultados descubriendo esos arcos innecesarios. Junto a esta memoria se encuentran las fuentes de dicho programa, que hemos llamado DiLighten, así como el ejecutable Java (DiLighten.jar), la documentación generada mediante javadoc –en formato HTML–, un manual en el mismo formato y una serie de diagramas de influencia que sirven como ejemplo para probar el programa. Tanto el programa como la memoria son obra de Ignacio Barrilero bajo la tutela de Concha Bielza, profesora titular del departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid.

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Item ID: 1090
DC Identifier: http://oa.upm.es/1090/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:1090
Deposited by: D. ANGEL SC
Deposited on: 11 Jul 2008
Last Modified: 20 Apr 2016 06:41
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