Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Thesis:
Toma de Decisiones en Grupo con Información Parcial y Veto basada en Medidas de la Intensidad de la Dominancia
Year:2015
Research Areas
  • Operative research and mathematic programming
Information
Abstract
En la mayoría de problemas de decisión a los que nos enfrentamos no hay evidencia sobre cuál es la mejor elección debido a la complejidad de los mismos. Esta complejidad está asociada a la existencia de múltiples objetivos conflictivos y a que en muchos casos solo se dispone de información incompleta o imprecisa sobre los distintos parámetros del modelo de decisión. Por otro lado, el proceso de toma de decisiones se puede realizar en grupo, debiendo incorporar al modelo las preferencias individuales de cada uno de los decisores y, posteriormente, agregarlas para alcanzar un consenso final, lo que dificulta más todavía el proceso de decisión. La metodología del Análisis de Decisiones (AD) es un procedimiento sistemático y lógico que permite estructurar y simplificar la tarea de tomar decisiones. Utiliza la información existente, datos recogidos, modelos y opiniones profesionales para cuantificar la probabilidad de los valores o impactos de las alternativas y la Teoría de la Utilidad para cuantificar las preferencias de los decisores sobre los posibles valores de las alternativas. Esta tesis doctoral se centra en el desarrollo de extensiones del modelo multicriterio en utilidad aditivo para toma de decisiones en grupo con veto en base al AD y al concepto de la intensidad de la dominancia, que permite explotar la información incompleta o imprecisa asociada a los parámetros del modelo. Se considera la posibilidad de que la importancia relativa que tienen los criterios del problema para los decisores se representa mediante intervalos de valores o información ordinal o mediante números borrosos trapezoidales. Adicionalmente, se considera que los decisores tienen derecho a veto sobre los valores de los criterios bajo consideración, pero solo un subconjunto de ellos es efectivo, teniéndose el resto solo en cuenta de manera parcial
International
No
Type
Doctoral
Mark Rating
Sobresaliente cum laude
Date
23/10/2015
Participants
  • Director: Antonio Jimenez Martin (UPM)
  • Director: Alfonso Mateos Caballero (UPM)
Research Group, Departaments and Institutes related
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de análisis de decisiones y estadística
  • Departamento: Inteligencia Artificial
S2i 2019 Observatorio de investigación @ UPM con la colaboración del Consejo Social UPM
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