Memorias de investigación
Tesis:
Toma de Decisiones en Grupo con Información Parcial y Veto basada en Medidas de la Intensidad de la Dominancia
Año:2015

Áreas de investigación
  • Investigación operativa y programación matemática

Datos
Descripción
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
Internacional
No
ISBN
Tipo de Tesis
Doctoral
Calificación
Sobresaliente cum laude
Fecha
23/10/2015

Esta actividad pertenece a memorias de investigación

Participantes

Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de análisis de decisiones y estadística
  • Departamento: Inteligencia Artificial