Toma de decisiones en base a medidas de la intensidad de la dominancia

Martín Fuentes, Adrián (2016). Toma de decisiones en base a medidas de la intensidad de la dominancia. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Toma de decisiones en base a medidas de la intensidad de la dominancia
Author/s:
  • Martín Fuentes, Adrián
Contributor/s:
  • Jiménez Martín, Antonio
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: June 2016
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Los problemas complejos suelen acarrear una toma de decisiones difícil debido a la extensión y complejidad de éstos. En la mayoría de problemas es necesario utilizar una metodología para realizar una descomposición y un estudio exhaustivo. Dada la enorme cantidad de datos a manejar y la importancia de la toma de decisiones, se le otorga al decisor la capacidad de realizar dichas decisiones con información imprecisa, es decir, dándole la opción de elegir a través de ordenaciones de importancia o de intervalos de valores. Esta posibilidad de dar decisiones parciales es la que da lugar a los métodos implementados en este TFG. En esta memoria se explicará con detalle la metodología en la que se basa la resolución de estos problemas, la metodología del Análisis de Decisiones, presentando todas sus fases detalladamente y el proceso que realiza el decisor a través de cada una de estas. Una vez explicada la metodología, se tratará la toma de decisiones con información parcial y se expondrán distintos métodos para afrontar dichos problemas con dicho tipo de información, como son los surrogate weighting methods, los SMAA o minimax y maximax, entre otros. También se documentará tanto el origen de los métodos basados en la intensidad de la dominancia como cada método en concreto a través de una descripción de éste y las ventajas y desventajas en comparación con los demás. Además, se detallarán cuestiones generales sobre la implementación de los métodos y una pequeña guía de uso del sistema. Por último, se documentará un problema de decisión real, en concreto, la contratación de una empresa de limpieza en el metro de Lisboa, de manera que se pueda mostrar una aplicación real de nuestra herramienta.---ABSTRACT---Complex problems often lead to a difficult decision-making process due to its extent and complexity. In most decision-making problems it is necessary to use a methodology for decomposition and a comprehensive study. Given the huge amount of data to be handled and the importance of decision-making, the DM is able to make those decisions with inaccurate information, i.e. he/she may use ordinal information or interval values to represent imprecision. The possibility of accounting for partial information is the starting point for the methods implemented in this work. In this document we will explain in detail the methodology for solving these complex decision-making problems, the decision analysis methodology, presenting all its phases in depth and the process carried out by the DM along them. Once the methodology is explained we will account for decision-making with partial information and various methods to deal with such a situation, such as surrogate weighting methods, SMAA methods or minimax and maximax, among others. Then, we will focus on dominance measuring method, their origin, description, advantages and drawbacks compared with previous approaches. Moreover, general issues about its implementation will be analyzed and a user’s guide detailing system will be provided. Finally, a real decision-making problem, namely, the selection of a cleaning company for Lisbon underground to illustrate the application of the methods developed and implemented.

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Item ID: 43410
DC Identifier: http://oa.upm.es/43410/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:43410
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 29 Sep 2016 08:01
Last Modified: 29 Sep 2016 08:08
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