Estudio computacional de métodos de solución de problemas multicriterio imprecisos

Blanco Agudo, José Francisco (2011). Estudio computacional de métodos de solución de problemas multicriterio imprecisos. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, Facultad de Informática (UPM).

Description

Title: Estudio computacional de métodos de solución de problemas multicriterio imprecisos
Author/s:
  • Blanco Agudo, José Francisco
Contributor/s:
  • Mateos Caballero, Alfonso
  • Jiménez Martín, Antonio
Item Type: Final Project
Date: 2011
Subjects:
Faculty: Facultad de Informática (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Una vez ideados los métodos basados en la intensidad de la dominación el siguiente paso es el de implementarlos en algún lenguaje de programación para comprobar que llegan a una eficacia mínima y compararlos para averiguar cual es el que ofrece mejores resultados y para qué valores. De hecho se han hecho pruebas en numerosos escenarios de combinaciones de alternativas y atributos, desde tres hasta cien. Este proyecto final de carrera se basa en: • La simulación de los métodos basados en la intensidad de la dominación, así como de reglas clásicas convenientemente adaptadas y de pesos sustitutos, adaptándolos a diferentes escenarios, según las restricciones que se impongan de orden o de distribución sobre los pesos a aplicar. • La comparación de sus resultados para estudiar qué método es el mejor de todos para según qué casos. Las reglas de eficiencia usadas son dos, la de tasa de aciertos y el rango de correlación de Kendall, que permiten medir la calidad de los métodos de forma fiable. El programa se ha realizado de modo que permita la adición de nuevos métodos y medidas de eficacia sin tener que realizar grandes modificaciones, usando los Patrones de Diseño que más ajustan a este tipo de desarrollo, como por ejemplo el patrón Factory que devuelve las clases de los métodos a simular sin que la clase de negocio tenga que ser modificada cada vez que se incluye un algoritmo nuevo. Esto producirá como beneficio una alta cohesión, ya que las clases contienen información coherente y está totalmente relacionada con la propia clase y bajo acoplamiento ya que las clases están muy poco ligadas entre sí, de tal forma que si se produce una modificación en una de ellas tiene una mínima repercusión sobre el resto.

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Item ID: 9818
DC Identifier: http://oa.upm.es/9818/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:9818
Deposited by: Archivo Digital UPM 2
Deposited on: 08 Dec 2011 08:09
Last Modified: 20 Apr 2016 18:06
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