Clustering difuso y sistema multi-agentes: Enfoque híbrido para la toma de decisiones grupal multicriterio.

Rosales Díaz, Marco Antonio

dc.contributor.author	Rosales Díaz, Marco Antonio
dc.date.accessioned	2024-01-05T14:24:08Z
dc.date.available	2024-01-05T14:24:08Z
dc.date.issued	2009-12
dc.identifier.govdoc	MCCOM .7658 2009
dc.identifier.other	AT14823
dc.identifier.uri	http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/4349
dc.description	La toma de decisiones es un proceso complejo, especialmente cuando se lleva a cabo por un grupo de expertos con el objetivo de llegar a un consenso. Diferentes técnicas se han propuesto hasta ahora, especialmente los métodos basados en el Proceso Analítico Jerárquico tienen un sólido fundamento matemático. Sin embargo, soluciones tales como la Agregación de Juicios Individuales (AIJ) y la Agregación de Prioridades Individuales (AIP), que consideran el cálculo de promedios, no reflejan fielmente el verdadero proceso de evaluación y no ofrecen los datos suficientes para la explicación de la decisión final. Para superar estos dos problemas, se propone desarrollar un enfoque basado en Lógica Difusa y Sistemas Multi-Agente (SMA). El Clustering Difuso es adecuado para determinar el grupo más grande de evaluaciones que existen en torno a un valor de un centroide. Esto ayuda para la definición del consenso. Por otra parte, el paradigma SMA ofrece capacidades para lograr que el procesamiento de los datos sea distribuido y asíncrono. En resumen, ambos enfoques mejoran la calidad del proceso de toma de decisión grupal.
dc.language.iso	es	es_ES
dc.subject	Sistemas	es_ES
dc.subject	Optimización	es_ES
dc.subject	Métodos	es_ES
dc.subject	Proceso	es_ES
dc.subject	Calidad
dc.title	Clustering difuso y sistema multi-agentes: Enfoque híbrido para la toma de decisiones grupal multicriterio.	es_ES
dc.title.alternative	Ciencias Computacionales
dc.type	Tesis	es_ES