Selección de alternativas para el tratamiento de depósitos de residuos radiactivos bajo una respectiva multiatributo borrosa.

Martín Blanco, Miguel Carlos (2013). Selección de alternativas para el tratamiento de depósitos de residuos radiactivos bajo una respectiva multiatributo borrosa.. Thesis (Master thesis), Facultad de Informática (UPM).

Description

Title: Selección de alternativas para el tratamiento de depósitos de residuos radiactivos bajo una respectiva multiatributo borrosa.
Author/s:
  • Martín Blanco, Miguel Carlos
Contributor/s:
  • Jiménez Martín, Antonio
  • Mateos Caballero, Alfonso
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Inteligencia Artificial
Date: July 2013
Subjects:
Faculty: Facultad de Informática (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La planta química Pridneprovsky fue una de las empresas mas grandes de procesamiento de uranio de la antigua URSS. Los depósitos de Zapadnoe contienen la mayoría de estos residuos. Proponemos un marco teórico basado en el Análisis de Decisión Multicriterio y la Lógica Borrosa para analizar diferentes alternativas de remediación de los residuos Zapadnoe, en las que objetivos económicos, sociales y ambientales potencialmente conflictivos entre sí son simultáneamente tenidos en cuenta. Se ha construido una jerarquía de objetivos, que incluye todos los aspectos relevantes del problema, en la que se observa claramente los objetivos y atributos que son necesarios conseguir si se quieren alcanzar objetivos de un nivel superior. Se han usado conjuntos borrosos en lugar de valores exactos, para evaluar las alternativas de remediación en los diferentes criterios y cuanticar las preferencias del decisor. Para ello, se propone que las alternativas de remediación deben ser evaluadas por medio de una función de utilidad de multiatributo aditiva. Este método producirá una utilidad esperada para cada alternativa representada por medio de un numero borroso trapezoidal. Finalmente se usará un algoritmo de ordenamiento de números borrosos para elegir la mejor alternativa.

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Item ID: 21666
DC Identifier: http://oa.upm.es/21666/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:21666
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 22 Nov 2013 07:29
Last Modified: 08 Feb 2016 08:45
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